Un sistema experto legal es un dominio específico de sistema experto que utiliza inteligencia artificial para emular las capacidades de toma de decisiones de un experto humano en el campo de la ley. [1] : 172 Los sistemas de expertos legales emplean una base de reglas o una base de conocimientos y un motor de inferencia para acumular, hacer referencia y producir conocimiento experto sobre temas específicos dentro del dominio legal.
Propósito
Se ha sugerido que los sistemas de expertos legales podrían ayudar a gestionar la rápida expansión de la información y las decisiones legales que comenzó a intensificarse a fines de la década de 1960. [2] Muchos de los primeros sistemas de expertos legales se crearon en la década de 1970 [1] : 179 y 1980. [3] : 928
Los abogados fueron identificados originalmente como los principales usuarios objetivo de los sistemas de expertos legales. [4] : 3 Las posibles motivaciones para este trabajo incluyen:
- entrega más rápida de asesoría legal;
- reducción del tiempo dedicado a tareas legales repetitivas e intensivas en mano de obra;
- desarrollo de técnicas de gestión del conocimiento que no dependieran del personal;
- reducción de los gastos generales y laborales y una mayor rentabilidad para los bufetes de abogados; y
- tarifas reducidas para los clientes. [5] : 439
Parte del trabajo de desarrollo inicial se orientó hacia la creación de jueces automatizados. [6] : 386
El trabajo posterior sobre los sistemas de expertos legales ha identificado beneficios potenciales para los no abogados como un medio para aumentar el acceso al conocimiento legal. [4] : 4
Los sistemas de expertos legales también pueden apoyar los procesos administrativos, facilitando los procesos de toma de decisiones, automatizando los análisis basados en reglas [7] e intercambiando información directamente con los ciudadanos-usuarios. [8]
Tipos
Variaciones arquitectónicas
Los sistemas expertos basados en reglas se basan en un modelo de razonamiento deductivo que utiliza reglas "si A, entonces B". En un sistema de expertos legales basado en reglas, la información se representa en forma de reglas deductivas dentro de la base de conocimientos. [9]
Los modelos de razonamiento basados en casos , que almacenan y manipulan ejemplos o casos, tienen el potencial de emular un proceso de razonamiento analógico que se considera adecuado para el dominio legal. [9] Este modelo se basa efectivamente en experiencias conocidas de nuestros resultados para problemas similares. [10] : 5
Una red neuronal se basa en un modelo informático que imita la estructura de un cerebro humano y funciona de manera muy similar al modelo de razonamiento basado en casos. [9] Este modelo de sistema experto es capaz de reconocer y clasificar patrones dentro del ámbito del conocimiento jurídico y tratar con insumos imprecisos. [11] : 18
Los modelos de lógica difusa intentan crear conceptos u objetos "difusos" que luego pueden convertirse en términos cuantitativos o reglas que son indexadas y recuperadas por el sistema. [11] : 18-19 En el ámbito jurídico, la lógica difusa se puede utilizar para modelos de razonamiento basados en reglas y casos.
Variaciones teóricas
Si bien algunos arquitectos de sistemas expertos legales han adoptado un enfoque muy práctico, empleando modos científicos de razonamiento dentro de un conjunto dado de reglas o casos, otros han optado por un enfoque filosófico más amplio inspirado en modos de razonamiento jurisprudencial que emanan de teóricos legales establecidos. [1] : 183
Variaciones funcionales
Algunos sistemas de expertos legales apuntan a llegar a una conclusión particular en la ley, mientras que otros están diseñados para predecir un resultado particular. Un ejemplo de sistema predictivo es el que predice el resultado de decisiones judiciales, el valor de un caso o el resultado de un litigio. [3] : 932
Recepción
Muchas formas de sistemas de expertos legales se han vuelto ampliamente utilizadas y aceptadas tanto por la comunidad legal como por los usuarios de los servicios legales. [12]
Desafíos
La complejidad inherente del derecho como disciplina plantea desafíos inmediatos para los ingenieros expertos en conocimiento del sistema legal . Los asuntos legales a menudo involucran hechos y problemas interrelacionados, lo que agrava aún más la complejidad. [5] : 4 [6] : 386
La incertidumbre fáctica también puede surgir cuando hay versiones en disputa de representaciones fácticas que deben ingresarse en un sistema experto para comenzar el proceso de razonamiento. [5] : 4
Resolución de problemas computarizada
Las limitaciones de la mayoría de las técnicas de resolución de problemas por computadora inhiben el éxito de muchos sistemas expertos en el ámbito legal. Los sistemas expertos generalmente se basan en modelos de razonamiento deductivo que tienen dificultad para otorgar grados de peso a ciertos principios del derecho o importancia a casos previamente decididos que pueden o no influir en una decisión en un caso o contexto inmediato. [9]
Representación de conocimientos jurídicos
El conocimiento legal experto puede ser difícil de representar o formalizar dentro de la estructura de un sistema experto. Para los ingenieros del conocimiento, los desafíos incluyen:
- Textura abierta : la ley rara vez se aplica de manera exacta a hechos específicos, y los resultados exactos rara vez son una certeza. Los estatutos pueden interpretarse de acuerdo con diferentes interpretaciones lingüísticas, basándose en casos precedentes u otros factores contextuales, incluida la concepción de justicia de un juez en particular. [5] : 4
- El equilibrio de razones: muchos argumentos involucran consideraciones o razones que no se representan fácilmente de una manera lógica. Por ejemplo, se dice que muchas cuestiones legales constitucionales equilibran consideraciones independientes bien establecidas para los intereses estatales con los derechos individuales. [13] Tal equilibrio puede basarse en consideraciones extralegales que serían difíciles de representar lógicamente en un sistema experto.
- Indeterminación del razonamiento jurídico: en el ámbito contradictorio del derecho, es común tener dos argumentos sólidos sobre un solo punto. La determinación de la respuesta "correcta" puede depender de una mayoría de votos entre los jueces expertos, como en el caso de una apelación. [6] : 386–387
Rentabilidad y tiempo
La creación de un sistema experto en funcionamiento requiere inversiones significativas en arquitectura de software , experiencia en la materia e ingeniería del conocimiento . Ante estos desafíos, muchos arquitectos de sistemas restringen el dominio en términos de materia y jurisdicción. La consecuencia de este enfoque es la creación de sistemas de expertos jurídicos con un enfoque limitado y geográficamente restringidos que son difíciles de justificar sobre la base de la relación costo-beneficio. [5] : 5
Las aplicaciones actuales de IA en el campo legal utilizan máquinas para revisar documentos, particularmente cuando se depende de un alto nivel de integridad y confianza en la calidad del análisis de documentos, como en casos de litigio y donde la debida diligencia juega un papel. [14] Entre las ventajas numéricamente más cuantificables de la IA en el campo legal se encuentran el impacto en el ahorro de tiempo y dinero al liberar a los abogados de tener que gastar cantidades excesivas de su valioso tiempo en tareas rutinarias, ayudando a liberar la energía creativa de los abogados al reducir el estrés. . [15] Esto, a su vez, aumenta la tasa de reducción de la carga de casos al lograr mejores resultados en menos tiempo, lo que desbloquea posibles ingresos adicionales por unidad de tiempo dedicado a un caso. [16] El costo de establecer y mantener los sistemas de IA en la ley se compensa con creces por los ahorros logrados a través de una mayor eficacia; Se puede asignar un costo desequilibrado a los clientes. [17]
Falta de corrección en los resultados o decisiones.
Los sistemas de expertos legales pueden llevar a usuarios no expertos a resultados y decisiones incorrectos o inexactos. Este problema podría agravarse por el hecho de que los usuarios pueden depender en gran medida de la exactitud o confiabilidad de los resultados o decisiones generadas por estos sistemas. [18]
Ejemplos de
ASHSD-II es un sistema híbrido de expertos legales que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos en el área de disputas de propiedad matrimonial bajo la ley inglesa. [10] : 49
CHIRON es un sistema de expertos legales híbridos que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos para respaldar las actividades de planificación fiscal bajo las leyes y códigos fiscales de los Estados Unidos. [19]
JUDGE es un sistema de expertos legales basado en reglas que se ocupa de las sentencias en el ámbito legal penal por delitos relacionados con asesinato, agresión y homicidio involuntario. [20] : 51
El Proyecto de daños latentes es un sistema de expertos legales basado en reglas que se ocupa de los períodos de prescripción en virtud de la Ley de daños latentes de 1986 (Reino Unido) en relación con los dominios de las leyes de responsabilidad civil, contractual y de responsabilidad civil por productos defectuosos. [21]
Split-Up es un sistema de expertos legales basado en reglas que ayuda en la división de los bienes matrimoniales de acuerdo con la Ley de Derecho de Familia (Australia) (1975) . [22]
SHYSTER es un sistema legal experto basado en casos que también puede funcionar como un híbrido a través de su capacidad para vincularse con modelos basados en reglas. Fue diseñado para adaptarse a múltiples dominios legales, incluidos aspectos de la ley australiana de derechos de autor, derecho contractual, propiedad personal y derecho administrativo. [20]
TAXMAN es un sistema basado en reglas que podría realizar una forma básica de razonamiento legal al clasificar los casos bajo una categoría particular de reglas estatutarias en el área del derecho relativo a la reorganización empresarial. [23] : 837
Controversias
Puede haber una falta de consenso sobre lo que distingue a un sistema de expertos legales de un sistema basado en el conocimiento (también llamado sistema inteligente basado en el conocimiento). Si bien se considera que los sistemas de expertos legales funcionan al nivel de un experto legal humano, los sistemas basados en el conocimiento pueden depender de la asistencia continua de un experto humano. Los verdaderos sistemas de expertos legales generalmente se enfocan en un dominio limitado de experiencia en oposición a un dominio más amplio y menos específico como en el caso de la mayoría de los sistemas basados en el conocimiento. [5] : 1
Los sistemas de expertos legales representan tecnologías potencialmente disruptivas para la prestación tradicional y personalizada de servicios legales. En consecuencia, los profesionales legales establecidos pueden considerarlos una amenaza para las prácticas comerciales históricas. [5] : 2
Se ha argumentado que la falta de consideración de varios enfoques teóricos para la toma de decisiones legales producirá sistemas expertos que no reflejan la verdadera naturaleza de la toma de decisiones. [1] : 190 Mientras tanto, algunos arquitectos de sistemas de expertos legales sostienen que debido a que muchos abogados tienen habilidades de razonamiento legal competentes sin una base sólida en la teoría legal, lo mismo debería ser cierto para los sistemas de expertos legales. [20] : págs . 6-7
Debido a que los sistemas de expertos legales aplican precisión y rigor científico al acto de toma de decisiones legales, pueden verse como un desafío a la dinámica más desorganizada y menos precisa de los modos jurisprudenciales tradicionales de razonamiento legal. [23] : 839 Algunos comentaristas también sostienen que la verdadera naturaleza de la práctica jurídica no depende necesariamente del análisis de las normas o principios jurídicos; las decisiones se basan en cambio en una expectativa de lo que un juez humano decidiría para un caso dado. [3] : 930
Desarrollos recientes
Desde 2013, ha habido avances significativos en los sistemas de expertos legales. La profesora Tanina Rostain del Georgetown Law Center imparte un curso sobre el diseño de sistemas de expertos legales. [24] Las plataformas de código abierto como Docassemble y empresas como Neota Logic y Checkbox han comenzado a ofrecer sistemas de expertos legales basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático . [25] [26]
Ver también
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Inteligencia artificial y derecho
- COMPAS (software)
- Investigación jurídica asistida por ordenador
- Sistema de apoyo a la decisión clínica
- HYPO CBR , un sistema legal experto
- El debate sobre la indeterminación en la teoría jurídica
- Experto en la materia
Referencias
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enlaces externos
- CodeX Techindex , Lista de tecnología legal de la Facultad de Derecho de Stanford
- Lista de LawSites de empresas emergentes de tecnología legal