Resumen

Este trabajo presenta un resumen de la situación actual de la relación entre Inteligencia Artificial (IA) y Derecho y del modo en que esta ciencia puede afectar o condicionar en el futuro el trabajo de los juristas. Para ello, se repasa el papel que ha jugado hasta ahora la tecnología en el ámbito del Derecho; el concepto de  IA y sus posibles aplicaciones al ámbito jurídico; los principales problemas que se plantean para esa aplicación y nuestras conclusiones sobre el futuro.

Palabras clave

Inteligencia Artificial. IA. Tecnología aplicada al Derecho. Bases de datos legales. Búsqueda en bases de datos legales. Sistemas expertos. Watson IBM

Sumario:

1. Introducción

2. La tecnología aplicada al Derecho. Breve reseña

3. Inteligencia Artificial y Derecho

3.1. ¿Qué es la inteligencia artificial?

3.2. Posibles fines de la IA aplicada al Derecho

4. Los principales problemas de la IA aplicada al Derecho

4.1. La interpretación del lenguaje humano

4.2. La codificación del Derecho

4.3. La capacidad de proceso (el motor de inferencia)

5. Situación actual y perspectivas de futuro

5.1. La introducción de lógica jurídica a la máquina

5.2. El modelo Watson de IBM

6. Conclusiones

A Ángel, Pablo e Iván. El gran equipo

 

1. Introducción

"Muchos despachos luchan la guerra equivocada. La guerra actual para los despachos está en la tecnología",

Karl Chapman

“Lawyers have a “window of opportunity” before technological changes in the 2020s transform the way they work”,

Richard Susskind

Para el público mayoritario la expresión “Inteligencia Artificial” (IA), está probablemente relacionada con supercomputadoras capaces de superar a grandes maestros de ajedrez --como fue el caso de Deep Blue, que en 1997 derrotó al campeón mundial Gary Kaspárov[1]--. O quizás también con el sistema Watson, que en 2011 fue capaz de vencer a unos brillantes participantes humanos en un concurso de cultura general norteamericano llamado "Jeopardy"[2].

Más recientemente, se ha difundido que una aplicación denominada “Eugene Goostman”[3] había superado el mítico “Test de Turing”[4], considerado como una referencia para evaluar la “inteligencia” de un procesador, a partir de su capacidad para imitar el comportamiento humano en una conversación.

Y en los últimos meses, la película “The Imitation Game” acercó a muchos que lo desconocían, los desafíos y complejidades que se esconden detrás de ese concepto.

Si nos referimos al sector legal, los lectores interesados en este tema, que probablemente ya estarán al tanto de los muy serios trabajos de la International Conference on AI and Law[5], habrán sabido, no sin cierta sorpresa, como IBM, después de optimizar su sistema Watson, para adaptarlo al área de la Medicina, estaba haciendo lo propio en el ámbito del Derecho.

A la vista de estas novedades, nos ha parecido interesante y quizás útil para algunos lectores, reflexionar sobre la situación actual y las perspectivas de la IA en su relación con el Derecho. En particular, hasta qué punto la misma puede afectar o condicionar en un futuro próximo el trabajo de los juristas. Y, en la medida de lo posible, avanzar alguna conclusión sobre si alguna vez veremos a una máquina resolviendo conflictos jurídicos.

Para ello, en este trabajo repasaremos (1) el papel que ha jugado hasta ahora la tecnología en el ámbito del Derecho; (2) el concepto de la IA y sus posibles aplicaciones en nuestro ámbito; (3) los principales problemas que deben resolverse para obtener esa aplicación y (4), nuestras conclusiones sobre el futuro.

2. La tecnología aplicada al Derecho. Breve reseña

Desde que a finales de los años 40 del pasado siglo surgieran las primeras ideas sobre la computación legal, y desde que en los años 70 del mismo aparecieran las primeras propuestas de lo que se denominaron sistemas legales expertos, la tecnología informática ha sido usada para el tratamiento de la información legal (Casellas, 2008)[6].

En nuestra opinión, el principal uso de la tecnología en el ámbito del Derecho se ha centrado en la elaboración y el trabajo con las grandes bases de datos documentales, dedicadas a recoger los progresivamente mayores volúmenes de legislación y jurisprudencia emanada de la Administración, así como de la doctrina científica producida por expertos y estudiosos.

Particularmente ha sido en el campo de la recuperación de información en el que ha sido necesario realizar los más innovadores y complejos desarrollos, tal como hemos estudiado anteriormente en otros trabajos[7].

En el desarrollo de estas técnicas se han identificado, desde el principio, dos tipos de problemas recurrentes:

a) La imposibilidad de presentar resultados sobre una búsqueda (generalmente por la falta de concordancia entre los términos utilizados para definir la búsqueda y los documentos disponibles en la base de datos) o, por el contrario, presentar un número excesivo de documentos sobre la misma (generalmente por el empleo de criterios muy genéricos o por el tratamiento que de los mismo realiza el buscador). Ninguna de esas posibilidades satisface las necesidades de los usuarios (y, desde luego, cada una de ellas plantea a su vez una serie de problemas en los que no vamos a entrar ahora).

b) Por otra parte, y como señaló Niblett en 1981[8], lo que estos sistemas de recuperación de información hacen realmente es proporcionar documentos al usuario, cuando lo que los usuarios generalmente necesitan es una información (en forma de dato concreto o de criterio de aplicación). Y frecuentemente esa información necesaria se encuentra dispersa o diseminada entre varios documentos.

Por ello, la tarea del usuario, del profesional jurídico que consulta una base de datos, no concluye con el acceso a esos documentos, sino que se necesita un análisis y estudio posterior para elaborar el documento o el razonamiento apropiado para cada caso.

En estas condiciones, los sistemas de tratamiento documental se mostraban (y, de hecho, todavía se muestran), relativamente insatisfactorios en relación con determinadas necesidades de sus usuarios.

Esta evidencia hizo que, como indicó Susskind en 1986[9], desde los albores del desarrollo de las tecnologías de la información aplicadas al ámbito jurídico, se pensase en sistemas, que empezaron a denominarse “inteligentes” o “expertos”, capaces de ir más allá. Básicamente, de poder generar un razonamiento a partir de un núcleo básico de información y de unas reglas de trabajo.

Esto llevó directamente a abordar nuevos problemas relacionados con lo que se denomina Inteligencia Artificial ¿Qué significa este concepto?

3. Inteligencia Artificial y Derecho

3.1. ¿Qué es la inteligencia artificial?

Este término fue acuñado en 1956 por el profesor de la Universidad de Standford John McCarthy[10] y si bien Russell y Norvig[11], en su obra de referencia sobre esta materia, presentan hasta ocho posibles acepciones del concepto, nosotros preferimos mantener la de su creador, que la definió como “la ciencia y la ingeniería de fabricar máquinas inteligentes, en especial programas inteligentes de computación”, entendiendo por “inteligente” “la parte de la informática orientada a obtener resultados”.

Es decir, debe destacarse desde el principio, que este concepto de inteligencia está relacionado con la inteligencia humana, pero no tiene porqué limitarse a criterios observables biológicamente.

Idealmente, un sistema basado en la inteligencia artificial debe disponer de un sistema codificado de reglas para resolver los supuestos que se le plantean, a partir de la comprensión de la expresión de esa tarea.

También debe ser capaz de interactuar con el usuario, para precisar o refinar el alcance de la tarea solicitada y, finalmente, debe ser capaz de aprender, de dejar identificadas para el futuro las mejores opciones para un supuesto concreto, a la vez que descarta las menos aconsejables.

3.2. Posibles fines de la IA aplicada al Derecho

La primera vinculación entre inteligencia artificial y Derecho la realizaron Buchanan y Headrick en 1970[12]. Desde entonces, se han sucedido múltiples trabajos y análisis sobre esta especialidad. Susskind, en 1986[13] y Rissland, Ashley y Loui, en 2003[14] han analizado con detalle su evolución, y basta consultar los 23 volúmenes de Artificial Intelligence and Law de Springer[15], para hacerse una idea de la evolución teórica de esta materia.

Más concretamente, hasta la fecha esos desarrollos se han orientado a varias grandes áreas:

? Modelos para la argumentación y la toma de decisiones

? Clasificación y extracción de entidades de textos legales

? Extracción de información de textos legales

? Creación y planificación de un sistema legislativo

En los años 70 y 80 del siglo XX numerosos investigadores en inteligencia artificial habían pensado en aplicar ideas tecnológicas de almacenamiento, estructura de la información jurídica y de probabilidad decisional algorítmica al Derecho (sistemas expertos, razonamiento basado en casos…). Según ellos la naturaleza muy formal y escrita de algunos sistemas legales parecía permitir el desarrollo de unos sistemas informáticos que al igual que el abogado podían tratar de encontrar similitudes en las situaciones legales, en las reglas o leyes, para predecir unas posibles consecuencias o argumentos para lograr un resultado deseado.

Así varios prototipos de sistemas expertos se han desarrollado, como HYPO (1987)[16], SHYSTER (1993)[17] o TAXMAN (1997)[18]. Sin embargo, estos sistemas no han cumplido sus promesas y han sido severamente criticados por ser demasiado específicos (estos sistemas fueron desarrollados sólo para un problema, un idioma o un campo legal preciso, no extensible a los demás) y por su incapacidad para hacer frente a los casos legales considerados difíciles y a la posible interpretación del lenguaje jurídico.

De hecho, como ya señalaron Susskind en 1986[19], James Popple en 1991[20], Andrew Greinke en 1994[21] y más recientemente Ángel Sancho Ferrer[22] ninguno de los proyectos desarrollados hasta la fecha, ha alcanzado resultados prácticos relevantes ¿A qué se debe esta diferencia entre el gran desarrollo teórico y la práctica?

4. Los principales problemas de la IA aplicada al Derecho

La posibilidad de desarrollar tecnologías capaces de resolver eficientemente problemas como los propuestos, se basa en tres premisas: a) que el sistema sea capaz de entender la consulta efectuada por el usuario en lo que se denomina su lenguaje natural; b) que disponga de la expresión informatizada del conjunto de reglas de Derecho aplicables y, por último, c) que sea capaz de relacionar la consulta con ese conjunto de reglas, para poder identificar opciones, elaborar conclusiones y ofrecer respuestas al usuario.

4.1. La interpretación del lenguaje humano

Posiblemente las técnicas de proceso del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), sean las que más han avanzado en los últimos años.

Los ordenadores pueden reconocer, con un alto grado de precisión, el sentido de las consultas formuladas por los seres humanos, sin que estos deban utilizar para ello complejas construcciones sintácticas u operadores de proceso (AND, NOT, NEAR...)

Sin embargo, el lenguaje jurídico posee algunas características propias, que aumentan la dificultad de comprensión de las consultas formuladas:

Estas dificultades se deben principalmente, a la vaguedad, ambigüedad y textura abierta del derecho.

? La vaguedad: es una característica de las palabras/conceptos en relación con lo que estas representan/significan según su uso. La vaguedad sería, en términos sencillos, falta de precisión.

? La ambigüedad: significa la existencia de posibles usos distintos de una palabra o concepto, de esta situación surge la existencia de diferentes significados. Así la ambigüedad es un problema de polisemia por una parte y de homonimia por otra.

? La textura abierta: constituye un vicio potencial que afecta a todos los términos de los lenguajes vulgares o naturales. Consiste en la posibilidad de que surjan dudas acerca de la aplicabilidad de una palabra que en la actualidad tiene un significado preciso, en circunstancias futuras insólitas o imprevistas.

Para los interesados en esta apasionante y compleja cuestión, nos remitimos a The concept of law de H. L. A. Hart[23], de imprescindible consulta.

4.2. La codificación del Derecho

La modelización de reglas y pautas jurídicas para hacerlas comprensibles por la máquina que debe aplicarlas es el siguiente problema a resolver a la hora de construir un sistema de IA aplicado al Derecho.

Y, hasta fecha, este obstáculo no se ha podido superar satisfactoriamente.

La razón es que pese a su apariencia formal y reglada, el ordenamiento jurídico presenta la característica singular de estar pseudo-formalizado, pues si bien existe un amplio corpus de normas formales destinadas a definir y regular su ámbito, estas normas son frecuentes y deliberadamente ambiguas, contradictorias e incompletas[24].

Esta característica hace sumamente complejo crear una ontología o diseño del sistema de reglas asociado al mismo capaz de ser comprendidas por la máquina. Por otro lado, la subjetividad del autor de la modelización, condiciona notablemente su lógica y estructura[25].

Por todo ello no deja de ser paradójico que pese a la gran cantidad de literatura científica dedicada al tema[26], ningún equipo de trabajo haya sido capaz, hasta donde hoy conocemos, de elaborar un sistema de reglas de alcance general para un ordenamiento jurídico[27].

De hecho, como veremos más adelante, el sistema Watson de IBM evita directamente su utilización, fiando la calidad de su propuesta a una gran potencia de proceso.

4.3. La capacidad de proceso (el motor de inferencia)

Pero otra dificultad adicional, para el caso de que se pudiese llegar a disponer de una modelización eficiente de un ordenamiento, radica en la capacidad de los actuales sistemas de proceso para ser capaces de interpretar la consulta y explotar las reglas de razonamiento aplicables, en unos tiempos de respuesta razonables.

Esta tecnología, denominada motor de inferencia, todavía no ha podido alcanzar un nivel de rendimiento aceptable.

En particular, muestra sus limitaciones cuando se trata de resolver determinados casos, en los que, como han puesto de manifiesto Iglesias Vila y Nieto[28], la ambigüedad o la carencia de norma pueden poner en serios problemas cualquier intento automatizado de solución, por ejemplo

? Casos normativamente difíciles al resultar indeterminados como consecuencia de la existencia de lagunas, contradicciones normativas, situaciones de indeterminación semántica y vaguedad conceptual.

? Casos epistémicamente difíciles en los que el hallazgo de la respuesta precisa un notable esfuerzo intelectual.

? Casos pragmáticamente difíciles por causas ajenas al Derecho, por ejemplo por razones de trascendencia política o social.

? Casos tácticamente difíciles o que plantean dudas sobre la calificación jurídica de los hechos.

? Casos moralmente difíciles en los que la respuesta jurídicamente correcta comporta resultados injustos. A estos últimos se les denomina también casos trágicos.

Por eso, las únicas experiencias llevadas a cabo se han dirigido a áreas muy concretas del Derecho (como la mediación) en los que precisamente, el valor del precedente, con independencia de la norma y su interpretación, cobra mayor importancia.

5. Situación actual y perspectivas de futuro

¿Cuáles son los desarrollos más eficientes alcanzados hasta la fecha?

5.1. La introducción de lógica jurídica a la máquina

A la hora de intentar superar los retos que hemos ido enumerando a lo largo de estas páginas (ofrecer a los usuarios jurídicos información útil para la toma de decisiones o la realización de su trabajo, por medio de un sistema que reconozca preguntas formuladas en lenguaje natural, sea capaz de aplicar reglas de relevancia a la documentación analizada mediante criterios jurídicos propios del ordenamiento aplicable, exponiendo siquiera mínimamente los criterios aplicados y con posibilidad de aprendizaje), dos han sido los sistemas que mayor calidad de resultados parecen haber alcanzado.

En el ámbito de la explotación eficiente de las bases de datos documentales, debe destacarse el modelo desarrollado por Wolters Kluwer España a partir de 2008[29], basado en la introducción de lógica jurídica en el sistema de recuperación de información, por medio de un proceso avanzado del lenguaje natural, algoritmos de relevancia jurídica y entrenamiento del buscador mediante algoritmos genéticos.

Como ya hemos explicado en otro lugar[30], este sistema se basa en un triple eje:

1. Técnicas de reconocimiento del lenguaje natural basadas en un sistema de expansión semántica que reconoce expresiones compuestas (o conceptos), utilizados por el usuario y los amplía gracias a una red de sinónimos estrictos.

2. Un sistema de codificación de los criterios de relevancia jurídica basado en los metadatos disponibles en los documentos de la base de datos.

3. Un sistema de anticipación de resultados (con unas sugerencias avanzadas de documentos) y de depuración de los obtenidos a través de una búsqueda (a través de criterios refinados de relevancia).

Estos desarrollos, que en la actualidad han alcanzado un alto nivel de eficiencia, han abierto nuevos caminos y perspectivas en la obtención de información (no simplemente documentación) jurídica.

Sin embargo no está concebido como un sistema experto capaz de razonar con un sistema complejo de reglas jurídicas (aunque utilice un conjunto básico de las mismas) y de ofrecer diversas alternativas razonadas al usuario.

5.2. El modelo Watson de IBM

Una alternativa reciente y ampliamente difundida como referente: el modelo Watson de IBM.

Watson es una herramienta de computación cognitiva que reconoce el lenguaje natural utilizado por los humanos, responde a preguntas complejas analizando gran cantidad de información, muestra de forma clara y sencilla su razonamiento y tiene capacidad de aprendizaje[31].

Este sistema evita la utilización de una modelización del conocimiento jurídico. Más directamente, recurre a la utilización de una enorme capacidad de proceso de datos para interpretar el lenguaje natural utilizado por el usuario, contrastarlo con una gran cantidad de datos (contenidos tanto en textos jurídicos generales, como específicos del usuario), analizarlos y ser capaz de proponer alternativas eficientes.

Como ejemplo, la versión de Watson que ganó el concurso Jeopardy a que hemos hecho referencia al principio de este trabajo, contaba con 200 millones de páginas de información en cuatro terabytes de capacidad de almacenamiento (la Wikipedia completa solo hubiera ocupado un 0,2% de ese volumen) y era capaz de consultar el equivalente a un millón de libros por segundo[32].

En este sentido, Watson es el resultado de la conclusión alcanzada por los investigadores a lo largo de la pasada década de los noventa en el sentido de que “resultaba más rentable abordar tareas complejas proyectando una capacidad de procesamiento masivo sobre enormes cantidades de datos”, que lograr una forma de inteligencia artificial[33].

Aunque, como sus propios diseñadores han destacado, Watson no es propiamente un sistema de IA: “El propósito no es reproducir el cerebro humano: no se trata de reemplazar el pensamiento humano por el pensamiento de la máquina”[34], sino de ayudar a un abogado en la toma de decisiones sobre procesos o situaciones donde hay múltiples opciones y posibilidades. No pretende ser una tecnología sustitutiva de las personas, sino ser un complemento para la adopción de decisiones y su actividad de razonamiento.

Con todo, no deja de ser llamativo que no se haya realizado ninguna presentación pública de las capacidades que ofrece este sistema, lo que no deja de arrojar cierta sombra de duda, al menos provisional, sobre su eficacia real.

6. Conclusiones

El temor, que un día se enunció, respecto a si las máquinas podrán sustituir alguna vez el papel de un juez o de un abogado, parece quedar claramente descartado, al menos por un largo período de tiempo.

 Muchos criterios de decisión son subjetivos del juzgador y por ello, muy difícilmente codificables para ser procesados por un sistema informatizado (la apreciación sobre la verosimilitud de un testigo o la suficiencia de una prueba). Además, parece que difícilmente una máquina podría ser capaz de responder a una cuestión no previamente contemplada por el ordenamiento (el problema de la anomía o la falta de precedentes para un caso).

¿Pero podrán estos sistemas constituirse en herramientas de apoyo a los profesionales jurídicos? Muy probablemente sí. La posibilidad de contar con sistemas capaces de analizar a gran velocidad enormes volúmenes de documentación, para extraer de ellos pautas o mejores opciones de actuación ante supuestos concretos, parece posible y de gran utilidad para los usuarios.

Y es que en los últimos tiempos parece haberse producido un cambio de orientación de la tecnología. En vez de insistir en el complejísimo empeño de diseñar modelizaciones de los ordenamientos jurídicos, integrados con sistemas que imiten el funcionamiento del cerebro humano, se está procurando la obtención de máquinas que puedan interactuar con los humanos, destinadas a complementar las habilidades del pensamiento del cerebro.

Como se ha señalado, “la inteligencia artificial no tiene por qué ser necesariamente el santo grial de la informática. El objetivo, en cambio, podría ser el de encontrar formas de optimizar la colaboración entre las capacidades humanas y las de la máquina, para forjar una asociación en la que dejemos hacer a las máquinas lo que mejor hacen y nosotros hagamos lo que mejor hacemos”[35].

Ahora bien, no podemos dejar de señalar, para concluir, algunos de los problemas que parecen plantear estos sistemas de ayuda a la toma de decisiones:

a. Su alto coste sugiere que, al menos por el momento, estos desarrollos solo podrán ser accesibles a grandes despachos, empresas o instituciones.

b. Previsiblemente su capacidad de actuación deberá venir referido al Derecho local de un país, pero difícilmente, al menos en un plazo razonable, a sistemas jurídicos internacionales (como el de la UE).

c. En cuanto al nivel de vinculación de las alternativas presentadas, cabe preguntarse, como recientemente hizo el profesor Del Rey, si se atreverá un jurista a apartarse del criterio o la opción propuesta por la máquina[36].

d. Dado que todo sistema es falible ¿Cuál será el nivel de responsabilidad del diseñador del sistema ante un funcionamiento incorrecto del mismo?

e. Finalmente, retomando la cita del profesor Susskind con la que abríamos este estudio ¿cómo transformarán estas nuevas herramientas la actividad de los profesionales, especialmente de los abogados? ¿Cómo afrontarán los despachos el desafío de la transformación de su actividad como consecuencia de la futura generalización de este tipo de tecnologías? ¿Qué nuevos tipos de servicios podrán ofrecer a sus clientes para, gracias a estas nueva soluciones tecnológicas?