Un sistema experto legal es un sistema experto de dominio específico que utiliza inteligencia artificial para emular las capacidades de toma de decisiones de un experto humano en el campo del derecho. [1] : 172 Los sistemas expertos legales emplean una base de reglas o base de conocimiento y un motor de inferencia para acumular, referenciar y producir conocimiento experto sobre temas específicos dentro del dominio legal.
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 las décadas 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 incluyeron:
Algunos de los primeros trabajos de desarrollo se orientaron hacia la creación de jueces automatizados. [6] : 386
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 un medio para demostrar la eficacia del uso de técnicas y tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), con el fin de explorar cómo la ley estatutaria recién promulgada en ese momento podría codificarse en una formalización basada en lógica computarizada". [7]
El artículo seminal de los autores, “La Ley de Nacionalidad Británica como un Programa Lógico”, publicado en 1986 en la revista Communications of the ACM, es uno de los primeros y más conocidos trabajos en derecho computacional, y uno de los artículos más citados en el campo. [8]
En 2021, el Premio Inaugural CodeX se otorgó a Robert Kowalski, Fariba Sadri y Marek Sergot en reconocimiento a su trabajo innovador en la aplicación de la programación lógica a la formalización y el análisis de la Ley de Nacionalidad Británica. [9]
Trabajos posteriores sobre sistemas de expertos legales han identificado beneficios potenciales para los no abogados como un medio para aumentar el acceso al conocimiento legal. [4] : 4
Los sistemas expertos legales también pueden apoyar procesos administrativos, facilitar los procesos de toma de decisiones, automatizar análisis basados en reglas [10] e intercambiar información directamente con los ciudadanos-usuarios. [11]
Los sistemas expertos basados en reglas se basan en 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. [12]
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 ámbito legal. [12] Este modelo se basa de manera efectiva en experiencias conocidas y resultados para problemas similares. [13] : 5
Una red neuronal se basa en un modelo informático que imita la estructura de un cerebro humano y funciona de forma muy similar al modelo de razonamiento basado en casos. [12] Este modelo de sistema experto es capaz de reconocer y clasificar patrones dentro del ámbito del conocimiento legal y de lidiar con entradas imprecisas. [14] : 18
Los modelos de lógica difusa intentan crear conceptos u objetos "difusos" que luego se pueden convertir en términos cuantitativos o reglas que son indexados y recuperados por el sistema. [14] : 18–19 En el ámbito legal, la lógica difusa se puede utilizar para modelos de razonamiento basados en reglas y casos. [15]
Mientras que 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
Algunos sistemas de expertos jurídicos tienen como objetivo llegar a una conclusión particular en derecho, mientras que otros están diseñados para predecir un resultado particular. Un ejemplo de un sistema predictivo es aquel que predice el resultado de las decisiones judiciales, el valor de un caso o el resultado de un litigio. [3] : 932
Muchas formas de sistemas de expertos legales han sido ampliamente utilizadas y aceptadas tanto por la comunidad jurídica como por los usuarios de servicios jurídicos. [16]
La complejidad inherente del derecho como disciplina plantea desafíos inmediatos para los ingenieros de conocimiento de sistemas expertos legales . Los asuntos legales a menudo involucran hechos y cuestiones 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 introducirse en un sistema experto para comenzar el proceso de razonamiento. [5] : 4
Las limitaciones de la mayoría de las técnicas de resolución de problemas computarizados inhiben el éxito de muchos sistemas expertos en el ámbito jurídico. Los sistemas expertos suelen basarse en modelos de razonamiento deductivo que tienen dificultades para otorgar grados de peso a ciertos principios jurídicos o importancia a casos previamente decididos que pueden o no influir en una decisión en un caso o contexto inmediato. [12]
El conocimiento jurídico especializado puede resultar difícil de representar o formalizar dentro de la estructura de un sistema experto. Para los ingenieros del conocimiento, los desafíos incluyen:
La creación de un sistema experto funcional requiere inversiones significativas en arquitectura de software , conocimientos especializados y tecnología del conocimiento . Frente a estos desafíos, muchos arquitectos de sistemas restringen el dominio en términos de contenido y jurisdicción. La consecuencia de este enfoque es la creación de sistemas expertos legales con un enfoque estrecho y geográficamente restringido que son difíciles de justificar en términos de costo-beneficio. [5] : 5
Las aplicaciones actuales de la IA en el campo legal utilizan máquinas para revisar documentos, en particular cuando se depende de un alto nivel de integridad y confianza en la calidad del análisis de los documentos, como en casos de litigio y donde la debida diligencia juega un papel. [18] Entre las ventajas numéricamente más cuantificables de la IA en el campo legal están el impacto del ahorro de tiempo y dinero al liberar a los abogados de tener que dedicar cantidades excesivas de su valioso tiempo a tareas rutinarias, lo que ayuda a liberar la energía creativa de los abogados al reducir el estrés. [18] 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 invertido en un caso. [18] El costo de establecer y mantener sistemas de IA en el ámbito legal se ve más que compensado por los ahorros obtenidos a través de una mayor eficacia; el costo desequilibrado se puede asignar a los clientes. [18]
Los sistemas de expertos jurídicos pueden llevar a usuarios no expertos a tomar decisiones y obtener resultados incorrectos o inexactos. Este problema podría verse agravado por el hecho de que los usuarios pueden confiar en gran medida en la exactitud o fiabilidad de los resultados o decisiones generados por estos sistemas. [19]
ASHSD-II es un sistema híbrido de expertos jurídicos que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos en el área de disputas sobre propiedad matrimonial según la ley inglesa. [13] : 49
CHIRON es un sistema híbrido de expertos legales que combina modelos de razonamiento basados en reglas y casos para respaldar las actividades de planificación fiscal conforme a las leyes y códigos tributarios de los Estados Unidos. [20]
JUDGE es un sistema jurídico experto basado en reglas que se ocupa de la imposición de sentencias en el ámbito jurídico penal por delitos relacionados con el asesinato, la agresión y el homicidio involuntario. [21] : 51
Legislate es una plataforma de gestión de contratos basada en gráficos de conocimiento que aplica reglas legales para generar contratos aprobados por abogados. [22]
El Proyecto de Daños Latentes es un sistema jurídico experto basado en normas que se ocupa de los plazos de prescripción en virtud de la Ley de Daños Latentes de 1986 (del Reino Unido) en relación con los ámbitos del derecho de responsabilidad civil extracontractual, contractual y del producto. [23]
Split-Up es un sistema jurídico experto basado en reglas que ayuda en la división de los bienes conyugales de acuerdo con la Ley de Derecho de Familia (Australia) (1975) . [24]
SHYSTER es un sistema de expertos jurídicos basado en casos que también puede funcionar como un sistema híbrido gracias a su capacidad de vincularse con modelos basados en reglas. Fue diseñado para dar cabida a múltiples dominios jurídicos, incluidos aspectos de la legislación australiana sobre derechos de autor, derecho contractual, propiedad personal y derecho administrativo. [21]
TAXMAN es un sistema basado en reglas que podría realizar una forma básica de razonamiento legal clasificando los casos bajo una categoría particular de reglas estatutarias en el área del derecho concerniente a la reorganización corporativa. [25] : 837
Puede que no haya consenso sobre lo que distingue a un sistema de expertos jurídicos de un sistema basado en el conocimiento (también llamado sistema inteligente basado en el conocimiento). Si bien se considera que los sistemas de expertos jurídicos funcionan al nivel de un experto jurídico humano, los sistemas basados en el conocimiento pueden depender de la asistencia constante de un experto humano. Los verdaderos sistemas de expertos jurídicos suelen centrarse en un ámbito de especialización reducido, en lugar de en un ámbito 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 jurídicos representan tecnologías potencialmente disruptivas para la prestación tradicional y personalizada de servicios jurídicos. En consecuencia, los profesionales jurídicos establecidos pueden considerarlos una amenaza para las prácticas comerciales históricas. [5] : 2
Se ha argumentado que si no se tienen en cuenta los diversos enfoques teóricos de la toma de decisiones jurídicas, se obtendrán sistemas expertos que no reflejarán la verdadera naturaleza de la toma de decisiones. [1] : 190 Mientras tanto, algunos arquitectos de sistemas expertos jurídicos sostienen que, dado que muchos abogados tienen habilidades competentes de razonamiento jurídico sin una base sólida en teoría jurídica, lo mismo debería ser válido para los sistemas expertos jurídicos. [21] : pp.6–7
Debido a que los sistemas de expertos legales aplican precisión y rigor científico al acto de toma de decisiones legales, pueden ser vistos como un desafío a la dinámica más desorganizada y menos precisa de los modos jurisprudenciales tradicionales de razonamiento legal. [25] : 839 Algunos comentaristas también sostienen que la verdadera naturaleza de la práctica legal no depende necesariamente de análisis de reglas o principios legales; las decisiones se basan en cambio en una expectativa de lo que un adjudicador humano decidiría para un caso determinado. [3] : 930
Desde 2013, se han producido avances significativos en materia de sistemas expertos legales. La profesora Tanina Rostain, del Centro de Derecho de Georgetown, imparte un curso sobre diseño de sistemas expertos legales. [26] 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 . [27] [28]
Más recientemente, el mundo de los sistemas expertos legales ha colisionado con el mundo de los productos sin código de bajo código. En su artículo titulado 'No Code and Lawyers', el NoCode Journal [29] menciona herramientas como Neota Logic, VisiRule, Berkeley Bridge, BRYTER y Josef que se utilizan en el sector legal para una variedad de propósitos, incluidos el asesoramiento legal y de políticas de autoservicio, la redacción de documentos, la automatización de documentos, la admisión y el análisis de nuevos negocios, la toma de decisiones por parte de expertos, la automatización de procesos comerciales y otros casos de uso.