Sistema experto jurídico - Enciclopedia

Un sistema experto legal es un sistema experto específico del dominio que utiliza inteligencia artificial para imitar las habilidades de toma de decisiones de un experto humano en el campo del derecho. Los sistemas expertos legales emplean una base de reglas o una base de conocimientos y un motor de inferencia para acumular, referenciar y producir conocimientos expertos sobre temas específicos dentro del dominio legal.

Propósito
Se ha sugerido que los sistemas expertos legales podrían ayudar a gestionar la rápida expansión de la información y las decisiones legales que comenzaron a intensificarse a finales de los años 1960. Muchos de los primeros sistemas expertos legales se crearon en las décadas de 1970 y 1980.

Originalmente, los abogados fueron identificados como usuarios primarios de los sistemas expertos legales. Algunas de las motivaciones potenciales para este trabajo incluyen:

- Entrega más rápida de asesoramiento legal;
- Reducción del tiempo dedicado a tareas legales repetitivas y laboriosas;
- Desarrollo de técnicas de gestión del conocimiento no dependientes del personal;
- Reducción de costos operativos y de mano de obra y mayor rentabilidad para las oficinas de abogados; y
- Reducción de honorarios para los clientes.

Algunos trabajos de desarrollo tempranos se orientaron hacia la creación de jueces automatizados. Uno de los primeros casos de uso fue la codificación de la Ley de Nacionalidad Británica en el Imperial College, realizada bajo la supervisión de Marek Sergot y Robert Kowalski. Lance Elliot escribió: "La Ley de Nacionalidad Británica se aprobó en 1981 y poco después se utilizó como medio de demostrar la eficacia del uso de técnicas y tecnologías de inteligencia artificial (IA), para explorar cómo la legislación estatutaria recientemente aprobada podría codificarse en una formalización lógica basada en la computadora".

El artículo seminal de los autores, "La Ley de Nacionalidad Británica como programa lógico", publicado en 1986 en la revista Communications of the ACM, es una de las primeras y mejor conocidas obras en derecho computacional y uno de los artículos más citados en el campo.

En 2021, el Premio CodeX inaugural fue otorgado a Robert Kowalski, Fariba Sadri y Marek Sergot en reconocimiento de su trabajo pionero en la aplicación de la programación lógica a la formalización y análisis de la Ley de Nacionalidad Británica.

El trabajo posterior en sistemas expertos legales ha identificado beneficios potenciales para no abogados como medio para aumentar el acceso al conocimiento legal. Los sistemas expertos legales también pueden apoyar procesos administrativos, facilitar procesos de toma de decisiones, automatizar análisis basados en reglas y intercambiar información directamente con usuarios ciudadanos.

Tipos


= Variaciones arquitectónicas =
Los sistemas expertos basados en reglas dependen de un modelo de razonamiento deductivo que utiliza reglas del tipo "Si A, entonces B". En un sistema experto legal basado en reglas, la información se representa en forma de reglas deductivas dentro de la base de conocimientos.

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 bien adecuado para el dominio legal. Este modelo efectivamente aprovecha experiencias conocidas para obtener resultados en problemas similares.

Una red neuronal se basa en un modelo computacional que imita la estructura del cerebro humano y opera de manera muy similar al modelo de razonamiento basado en casos. Este modelo de sistema experto es capaz de reconocer y clasificar patrones dentro del dominio del conocimiento legal y manejar entradas imprecisas.

Los modelos de lógica borrosa intentan crear conceptos o objetos "borrosos" que luego pueden convertirse en términos o reglas cuantitativos o reglas que el sistema indexa y recupera. En el dominio legal, la lógica borrosa se puede utilizar para modelos de razonamiento basados en reglas y casos.

= Variaciones teóricas =
Algunos arquitectos de sistemas expertos legales han adoptado un enfoque muy práctico, utilizando modos de razonamiento científicos dentro de un conjunto determinado de reglas o casos. Otros han optado por un enfoque filosófico más amplio inspirado en los modos de razonamiento de los teóricos jurídicos establecidos.


= Variaciones funcionales =
Algunos sistemas expertos legales buscan llegar a una conclusión particular en el derecho, mientras que otros están diseñados para predecir un resultado particular. Un ejemplo de sistema predictivo es uno que predice el resultado de decisiones judiciales, el valor de un caso o el resultado de un litigio.


Recepción
Muchos tipos de sistemas expertos legales han sido ampliamente utilizados y aceptados tanto por la comunidad jurídica como por los usuarios de servicios jurídicos.


Desafíos


= Problemas relacionados con el dominio =
La complejidad inherente de la ley como disciplina plantea desafíos inmediatos para los ingenieros de conocimiento de sistemas expertos legales. Los asuntos jurídicos a menudo involucran hechos y problemas interrelacionados, lo que añade complejidad adicional.

También puede surgir incertidumbre factual cuando hay versiones disputadas de representaciones fácticas que deben introducirse en un sistema experto para comenzar el proceso de razonamiento.


= Solución de problemas computarizada =
Las limitaciones de la mayoría de las técnicas de solución de problemas computarizados inhiben el éxito de muchos sistemas expertos en el dominio legal. Los sistemas expertos suelen depender de modelos de razonamiento deductivo que tienen dificultades para otorgar grados de peso a ciertos principios del derecho o a la importancia de casos decididos previamente que pueden o no influir en una decisión inmediata o en un contexto determinado.


= Representación del conocimiento jurídico =
El conocimiento jurídico experto puede ser difícil de representar o formalizar dentro de la estructura de un sistema experto. Para los ingenieros de 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. Las leyes pueden interpretarse según diferentes interpretaciones lingüísticas, la dependencia de precedentes de casos u otros factores contextuales, incluyendo la concepción de equidad particular de un juez.
- Equilibrio de razones: Muchos argumentos involucran consideraciones o razones que no se pueden representar de manera lógica. Por ejemplo, muchos asuntos jurídicos constitucionales se dicen que equilibran consideraciones bien establecidas para los intereses del Estado contra los derechos individuales. Este equilibrio puede basarse en consideraciones extralegales que serían difíciles de representar lógicamente en un sistema experto.
- Indeterminación del razonamiento jurídico: En el ámbito adversarial del derecho, es común tener dos argumentos fuertes sobre un solo punto. Determinar la 'respuesta correcta' puede depender de una votación mayoritaria entre jueces expertos, como en el caso de una apelación.


= Eficiencia y coste =
Crear un sistema experto funcional requiere inversiones significativas en arquitectura de software, experiencia en el campo y ingeniería del conocimiento. Ante estos desafíos, muchos arquitectos del sistema restringen el dominio en términos de materia y jurisdicción. La consecuencia de este enfoque es la creación de sistemas expertos legales enfocados y geográficamente restringidos que son difíciles de justificar en términos de coste-beneficio.

Las aplicaciones actuales de IA en el campo legal utilizan máquinas para revisar documentos, especialmente cuando se depende de un alto nivel de completitud y confianza en la calidad del análisis de documentos, como en casos de litigio y donde la diligencia debida juega un papel. Entre las ventajas cuantificables numéricamente más significativas de la IA en el campo legal están el impacto de ahorro de tiempo y dinero al liberar a los abogados de la necesidad de dedicar una proporción innecesariamente grande de su tiempo valioso a tareas rutinarias, ayudando a liberar la energía creativa de los abogados al reducir el estrés. Esto, a su vez, aumenta la tasa de reducción de carga de casos al lograr mejores resultados en menos tiempo, lo que desbloquea un posible ingreso adicional por unidad de tiempo dedicada a un caso. El coste de establecer y mantener sistemas de IA en derecho se compensa con los ahorros obtenidos por la mayor eficacia; el desequilibrio de costes puede ser asignado a los clientes.


= Falta de precisión en los resultados o decisiones =
Los sistemas expertos legales pueden llevar a usuarios no expertos a resultados o decisiones incorrectos o inexactos. Este problema podría agravarse por el hecho de que los usuarios pueden depender en gran medida de la precisión o fiabilidad de los resultados o decisiones generados por estos sistemas.


Ejemplos
ASHSD-II es un sistema experto legal híbrido que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos en el área de disputas de propiedad matrimonial bajo la ley inglesa.
CHIRON es un sistema experto legal híbrido que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos para apoyar actividades de planificación fiscal bajo la legislación y los códigos fiscales de los Estados Unidos.
JUDGE es un sistema experto legal basado en reglas que se ocupa de la sentencia en el dominio legal penal para delitos relacionados con el homicidio, el asalto y la homicidio culposo.
Legislate es una plataforma de gestión de contratos impulsada por un grafo de conocimiento que aplica reglas legales para generar contratos aprobados por abogados.
El Proyecto de Daños Latentes es un sistema experto legal basado en reglas que se ocupa de los periodos de limitación bajo la Ley de Daños Latentes del Reino Unido de 1986 en relación con los dominios del derecho de daños, contrato y responsabilidad de productos.
Split-Up es un sistema experto legal basado en reglas que asiste en la división de activos matrimoniales según la Ley de Familia de Australia de 1975.
SHYSTER es un sistema experto legal basado en casos que también puede funcionar como híbrido a través de su capacidad para conectarse con modelos basados en reglas. Fue diseñado para admitir múltiples dominios jurídicos, incluyendo aspectos del derecho de autor australiano, derecho contractual, propiedad personal y derecho administrativo.
TAXMAN es un sistema basado en reglas que puede realizar una forma básica de razonamiento jurídico al clasificar casos bajo una categoría particular de reglas estatutarias en el área del derecho de reestructuración corporativa.
Catala es un lenguaje de programación específico del dominio diseñado para derivar implementaciones correctas por construcción (aseguradas por métodos formales) a partir de textos legislativos. Actualmente es mantenido por el INRIA.


Controversias
Puede haber una falta de consenso sobre lo que distingue a un sistema experto legal de un sistema basado en conocimiento (también llamado sistema inteligente basado en conocimiento). Mientras que los sistemas expertos legales se consideran que funcionan a nivel de un experto legal humano, los sistemas basados en conocimiento pueden depender de la asistencia continua de un experto humano. Los sistemas expertos legales verdaderos suelen centrarse en un dominio de especialización狭窄 en lugar de un dominio más amplio y menos específico, como en el caso de la mayoría de los sistemas basados en conocimiento.

Los sistemas expertos legales representan tecnologías disruptivas para la entrega tradicional y personalizada de servicios jurídicos. En consecuencia, los profesionales jurídicos establecidos pueden considerarlos una amenaza para las prácticas comerciales históricas.

Se han presentado argumentos que sostienen que la falta de consideración de diversas aproximaciones teóricas a la toma de decisiones jurídicas puede llevar a sistemas expertos que no reflejan la verdadera naturaleza de la toma de decisiones. Mientras tanto, algunos arquitectos de sistemas expertos legales sostienen que, dado que muchos abogados tienen habilidades de razonamiento jurídico proficientes sin una base sólida en la teoría jurídica, lo mismo debería ser cierto para los sistemas expertos legales.

Dado que los sistemas expertos legales aplican precisión y rigor científico al acto de la toma de decisiones jurídicas, pueden considerarse un desafío para las dinámicas más desorganizadas y menos precisas de los modos tradicionales de razonamiento jurídico. Algunos comentaristas también sostienen que la naturaleza verdadera de la práctica jurídica no depende necesariamente de análisis de reglas o principios jurídicos; las decisiones se basan en lugar en la expectativa de lo que un juez humano decidiría para un caso determinado.


Desarrollos recientes
Desde 2013, ha habido desarrollos significativos en los sistemas expertos legales. La profesora Tanina Rostain del Centro de Derecho de Georgetown imparte un curso en el diseño de sistemas expertos legales. Las plataformas de código abierto como Docassemble y empresas como Neota Logic, Logic Programming Associates, Berkely Bridge, Oracle y Checkbox han comenzado a ofrecer sistemas expertos legales basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.


Sin código
Recientemente, el mundo de los sistemas expertos legales ha chocado con el mundo de los productos de bajo código y sin código. En su artículo titulado "Sin código y abogados", el NoCode Journal menciona herramientas como Neota Logic, VisiRule, Berkeley Bridge, BRYTER y Josef que se utilizan en el sector legal para una variedad de propósitos, incluyendo Asesoramiento Legal y Política de Auto-Servicio, Redacción de Documentos, Automatización de Documentos, Entrada y Análisis de Nuevo Negocio, Toma de Decisiones Expertas, Automatización de Procesos de Negocio y otros casos de uso.


Ver también
Aplicaciones de inteligencia artificial
Inteligencia artificial y derecho
COMPAS (software)
Investigación jurídica asistida por computadora
Sistema de apoyo a la toma de decisiones clínica
HYPO CBR, un sistema experto legal
Debate sobre la indeterminación en la teoría jurídica
Experto en materia


Referencias
[Incluye referencias específicas a las fuentes citadas en el texto]


Enlaces externos
CodeX Techindex, Lista de Legal Tech de la Escuela de Derecho de Stanford
LawSites Lista de Empresas de Legal Tech
Tecnología Jurídica para Abogados