El derecho computacional es la rama de la informática jurídica que se ocupa de la automatización del razonamiento jurídico. [1] [2] Lo que distingue a los sistemas de derecho computacional de otras instancias de tecnología jurídica es su autonomía, es decir, la capacidad de responder preguntas legales sin aportes adicionales de expertos legales humanos.
Si bien existen muchas aplicaciones posibles del Derecho Computacional, el enfoque principal del trabajo en este campo hoy en día es la gestión del cumplimiento, es decir, el desarrollo y la implementación de sistemas informáticos capaces de evaluar, facilitar o hacer cumplir las normas y regulaciones. Algunos sistemas de este tipo ya existen. TurboTax es un buen ejemplo. Y el potencial es particularmente significativo ahora debido a los recientes avances tecnológicos, incluida la prevalencia de Internet en la interacción humana y la proliferación de sistemas informáticos integrados (como teléfonos inteligentes , automóviles autónomos y robots ).
También existen aplicaciones que no involucran leyes gubernamentales. Las regulaciones pueden ser también términos de contratos (por ejemplo, cronogramas de entrega, cláusulas de seguro, transacciones inmobiliarias, acuerdos financieros). [3] Pueden ser políticas de corporaciones (por ejemplo, restricciones a viajes, informes de gastos, reglas de fijación de precios). Incluso pueden ser reglas de juegos (incorporadas en sistemas de juegos de computadora).
Las especulaciones sobre los posibles beneficios para la práctica jurídica de la aplicación de métodos de la ciencia computacional y la investigación en IA para automatizar partes del derecho se remontan al menos a mediados de la década de 1940. [4] Además, la IA y el derecho y el derecho computacional no parecen fácilmente separables, ya que tal vez la mayor parte de la investigación en IA centrada en el derecho y su automatización parece utilizar métodos computacionales. Las formas que adoptó la especulación son múltiples y no todas están relacionadas de manera que se muestre fácilmente su proximidad entre sí. Esta historia las esbozará tal como fueron, intentando mostrar relaciones donde se pueda encontrar que existieron.
En 1949, los juristas estadounidenses habían fundado un campo académico menor que aspiraba a incorporar métodos electrónicos y computacionales a los problemas legales, llamado jurimetría . [5] Aunque en términos generales se decía que se ocupaba de la aplicación de los "métodos de la ciencia" al derecho, estos métodos en realidad tenían un alcance bastante específico. La jurimetría debía "ocuparse de cuestiones como el análisis cuantitativo del comportamiento judicial, la aplicación de la teoría de la comunicación y la información a la expresión jurídica, el uso de la lógica matemática en el derecho, la recuperación de datos legales por medios electrónicos y mecánicos y la formulación de un cálculo de predictibilidad jurídica". [6]
Estos intereses llevaron en 1959 a la fundación de una revista, Modern Uses of Logic in Law , como un foro en el que se publicarían artículos sobre las aplicaciones de técnicas como la lógica matemática, la ingeniería, la estadística , etc. al estudio y desarrollo jurídico. [7] En 1966, esta revista pasó a llamarse Jurimetrics . [8] Hoy, sin embargo, la revista y el significado de jurimetrics parecen haberse ampliado mucho más allá de lo que encajaría en las áreas de aplicaciones de computadoras y métodos computacionales al derecho. Hoy, la revista no solo publica artículos sobre prácticas como las que se encuentran en el derecho computacional, sino que ha ampliado las preocupaciones jurimétricas para significar también cosas como el uso de las ciencias sociales en el derecho o las "implicaciones políticas [de] y el control legislativo y administrativo de la ciencia". [9]
En 1958, en la Conferencia para la Mecanización del Pensamiento celebrada en el Laboratorio Nacional de Física de Teddington , Middlesex , Reino Unido, el jurista francés Lucien Mehl presentó un trabajo sobre los beneficios de utilizar métodos computacionales para el derecho y sobre los medios potenciales para utilizar dichos métodos para automatizar el derecho en un debate que incluyó a eminencias de la IA como Marvin Minsky . [10] [11] Mehl creía que el derecho podía automatizarse mediante dos tipos básicos de máquinas distintas, aunque no totalmente separables. Se trataba de la "máquina documental o de información", que proporcionaría al investigador jurídico un acceso rápido a precedentes de casos relevantes y a la investigación jurídica, [12] y la "máquina de consulta", que sería "capaz de responder a cualquier pregunta que se le planteara en un vasto campo del derecho". [13] El último tipo de máquina sería capaz de hacer básicamente gran parte del trabajo de un abogado simplemente dando la "respuesta exacta a un problema [legal] que se le planteara". [14]
En 1970, se había logrado el primer tipo de máquina de Mehl, una que pudiera recuperar información, pero parece que se consideró poco la posibilidad de intersecciones fructíferas adicionales entre la IA y la investigación legal. [15] Sin embargo, todavía había esperanzas de que las computadoras pudieran modelar los procesos de pensamiento del abogado a través de métodos computacionales y luego aplicar esa capacidad para resolver problemas legales, automatizando y mejorando así los servicios legales a través de una mayor eficiencia, además de arrojar luz sobre la naturaleza del razonamiento legal. [16] A fines de la década de 1970, la informática y la asequibilidad de la tecnología informática habían progresado lo suficiente como para que la recuperación de "datos legales por medios electrónicos y mecánicos" se hubiera logrado mediante máquinas que se ajustaban al primer tipo de Mehl y eran de uso común en los bufetes de abogados estadounidenses. [17] [18] Durante este tiempo, se produjo una investigación centrada en mejorar los objetivos de principios de la década de 1970, y se trabajó en programas como Taxman para incorporar tecnología informática útil al derecho como ayuda práctica y para ayudar a especificar la naturaleza exacta de los conceptos legales. [19]
Sin embargo, el progreso en el segundo tipo de máquina, una que automatizaría más completamente la ley, permaneció relativamente inerte. [18] La investigación sobre máquinas que pudieran responder preguntas de la misma manera que la máquina de consulta de Mehl cobró impulso a fines de la década de 1970 y en la de 1980. Una convención de 1979 en Swansea , Gales, marcó el primer esfuerzo internacional enfocado exclusivamente en aplicar la investigación de inteligencia artificial a los problemas legales con el fin de "considerar cómo se pueden usar las computadoras para descubrir y aplicar las normas legales incorporadas en las fuentes escritas de la ley". [18]
En la década siguiente se produjeron avances considerables en el desarrollo del segundo tipo de máquina, con el desarrollo de una variedad de sistemas expertos. Según Thorne McCarty, [20] "todos estos sistemas tienen las siguientes características: realizan inferencias encadenadas hacia atrás a partir de un objetivo específico; formulan preguntas para obtener información del usuario; y producen una respuesta sugerida junto con un rastro de las normas jurídicas de apoyo". Según Prakken y Sartor [21], la representación de la Ley de Nacionalidad Británica como un programa lógico, [22] que introdujo este enfoque, fue "enormemente influyente para el desarrollo de representaciones computacionales de la legislación, mostrando cómo la programación lógica permite representaciones intuitivamente atractivas que pueden implementarse directamente para generar inferencias automáticas". En 2021, este trabajo recibió el Premio Inaugural CodeX [23] como "uno de los primeros y más conocidos trabajos en derecho computacional, y uno de los artículos más citados en el campo".
En una reseña de 1988 del libro de Anne Gardner Un enfoque de inteligencia artificial para el razonamiento legal (1987), la académica de derecho y científica informática de Harvard Edwina Rissland escribió que "Ella juega, en parte, el papel de pionera; las técnicas de inteligencia artificial ("IA") aún no se han aplicado ampliamente para realizar tareas legales. Por lo tanto, Gardner y esta reseña primero describen y definen el campo, luego demuestran un modelo de trabajo en el dominio de la oferta y aceptación de contratos". [24] Ocho años después de la conferencia de Swansea, y aún los investigadores de IA y derecho que simplemente intentan delinear el campo pueden ser descritos por su propia especie como "pioneros".
En los años 1990 y principios de los años 2000 se produjeron más avances. La investigación computacional generó conocimientos para el derecho. [25] La Primera Conferencia Internacional sobre IA y Derecho se celebró en 1987, pero fue en los años 1990 y 2000 que la conferencia bianual comenzó a ganar impulso y a ahondar más en las cuestiones relacionadas con el trabajo que cruza los métodos computacionales, la IA y el derecho. [26] [27] [28] Se empezaron a impartir clases a los estudiantes universitarios sobre los usos de los métodos computacionales para automatizar, comprender y obedecer la ley. [29]
Además, en 2005, un equipo compuesto en gran parte por científicos informáticos de Stanford del grupo Stanford Logic se había dedicado a estudiar los usos de las técnicas computacionales en el derecho. [30] De hecho, los métodos computacionales avanzaron lo suficiente como para que los miembros de la profesión jurídica comenzaran en la década de 2000 a analizar, predecir y preocuparse por el futuro potencial del derecho computacional y ahora parece estar bien establecido un nuevo campo académico de estudios jurídicos computacionales. Como una idea de lo que estos académicos ven en el futuro del derecho debido en parte al derecho computacional, aquí hay una cita de una conferencia reciente sobre la "Nueva Normalidad" para la profesión jurídica:
Muchos ven ventajas en los cambios que se avecinan con la automatización computacional del derecho. Por un lado, los expertos legales han predicho que ayudará a la autoayuda legal, especialmente en las áreas de formación de contratos, planificación empresarial y predicción de cambios de reglas. [9] Por otro lado, quienes tienen conocimientos sobre computadoras ven que el potencial para que el derecho computacional florezca realmente es eminente. En este sentido, parece que podrían llegar a existir máquinas como el segundo tipo de Mehl. Stephen Wolfram ha dicho que:
En Estonia, el gobierno ha encabezado una iniciativa de "juez robótico" en la que el director de datos Ott Velsberg está implementando elementos adyacentes y directamente relacionados con el derecho computacional. En primer lugar, los inspectores ya no verifican el uso de subsidios para campos de heno (que impiden la tala de bosques), sino que utilizan un algoritmo de aprendizaje profundo para validar los resultados de la comparación satelital, ahorrando así casi un millón de dólares por año. El éxito percibido de esta operación ha llevado al gobierno estonio a seguir adelante con propuestas para automatizar o computar el derecho de las disputas de reclamos de menor cuantía por debajo de los 8.000 dólares, especialmente en disputas contractuales. Las decisiones serán apelables ante un juez humano. [33]
También ha habido muchos intentos de crear un código legal legible o ejecutable por máquina . Un código legible por máquina simplificaría el análisis del código legal, permitiendo la construcción y el análisis rápidos de bases de datos, sin la necesidad de técnicas avanzadas de procesamiento de texto. Un formato ejecutable por máquina permitiría introducir los detalles de un caso y devolvería la decisión en función del caso.
El código legal legible por máquina ya es bastante común. METAlex, [34] un estándar basado en XML propuesto y desarrollado por el Centro Leibniz de Derecho de la Universidad de Ámsterdam , [35] es utilizado por los gobiernos tanto del Reino Unido como de los Países Bajos para codificar sus leyes. En los Estados Unidos, una orden ejecutiva emitida por el presidente Barack Obama en mayo de 2013 ordenó que toda la documentación pública del gobierno se publicara en un formato legible por máquina de forma predeterminada, aunque no se mencionó ningún formato específico. [36]
El código legal ejecutable por máquina es mucho menos común. Actualmente, a partir de 2020, numerosos proyectos están trabajando en sistemas para producir código legal ejecutable por máquina, a veces también mediante lenguaje natural, lenguaje restringido o una conexión entre lenguaje natural y código ejecutable similar a los Contratos Ricardianos . [ cita requerida ]
Muchos de los esfuerzos actuales en el campo del derecho computacional se centran en el análisis empírico de las decisiones legales y su relación con la legislación. Estos esfuerzos suelen hacer uso del análisis de citas , que examina los patrones en las citas entre obras. Debido a la práctica generalizada de la citación legal , es posible construir índices de citas y grandes gráficos de precedentes legales, llamados redes de citas . Las redes de citas permiten el uso de algoritmos de recorrido de gráficos para relacionar casos entre sí, así como el uso de varias métricas de distancia para encontrar relaciones matemáticas entre ellos. [37] [38] [39] Estos análisis pueden revelar patrones y tendencias generales importantes en los procedimientos judiciales y la forma en que se utiliza la ley. [40] [41]
En los últimos años, se han producido varios avances en el análisis de las sentencias judiciales en las investigaciones sobre redes de citaciones jurídicas. En estos análisis se han utilizado las citas en las opiniones mayoritarias de la Corte Suprema para construir redes de citaciones y se han analizado los patrones de estas redes para identificar metainformación sobre decisiones individuales, como la importancia de la decisión, así como tendencias generales en los procedimientos judiciales, como el papel del precedente a lo largo del tiempo. [42] [37] [40] Estos análisis se han utilizado para predecir qué casos decidirá considerar la Corte Suprema. [40]
Otro esfuerzo ha examinado las decisiones del Tribunal Fiscal de los Estados Unidos , compilando una base de datos públicamente disponible de decisiones, opiniones y citas del Tribunal Fiscal entre los años 1990 y 2008, y construyendo una red de citas a partir de esta base de datos. El análisis de esta red reveló que grandes secciones del código fiscal rara vez, o nunca, se citaban, y que otras secciones del código, como las que se ocupaban de "divorcio, dependientes, organizaciones sin fines de lucro , gastos y pérdidas comerciales y de pasatiempos, y definición general de ingresos", estaban involucradas en la gran mayoría de las disputas. [41]
Algunas investigaciones también se han centrado en las redes jerárquicas , en combinación con las redes de citación, y en el análisis del Código de los Estados Unidos . Esta investigación se ha utilizado para analizar varios aspectos del Código, incluido su tamaño, la densidad de citas dentro y entre las secciones del Código, el tipo de lenguaje utilizado en el Código y cómo estas características varían con el tiempo. Esta investigación se ha utilizado para proporcionar comentarios sobre la naturaleza del cambio del Código a lo largo del tiempo, que se caracteriza por un aumento en el tamaño y en la interdependencia entre las secciones. [38]
La visualización del código legal y de las relaciones entre las distintas leyes y decisiones también es un tema candente en el derecho computacional. Las visualizaciones permiten tanto a los profesionales como a los legos ver relaciones y patrones a gran escala, que pueden ser difíciles de ver utilizando el análisis legal estándar o el análisis empírico.
Las redes de citas legales se prestan a la visualización, y muchas redes de citas que se analizan empíricamente también tienen subsecciones de la red que se representan visualmente como resultado. [37] Sin embargo, todavía hay muchos problemas técnicos en la visualización de redes . La densidad de conexiones entre nodos y la gran cantidad de nodos en algunos casos, pueden hacer que la visualización sea incomprensible para los humanos. Hay una variedad de métodos que se pueden utilizar para reducir la complejidad de la información mostrada, por ejemplo, definiendo subgrupos semánticos dentro de la red y luego representando relaciones entre estos grupos semánticos, en lugar de entre cada nodo. [43] Esto permite que la visualización sea legible para humanos, pero la reducción en la complejidad puede oscurecer las relaciones. A pesar de esta limitación, la visualización de redes de citas legales sigue siendo un campo y una práctica populares.