Guía Justicia Digital
4.6. Inteligencia artifi- cial
hacer posible la disponibilidad de conjuntos de datos públicos producidos por el Poder Judi- cial para su reutilización, entre otros, con varias soluciones de IA, siempre con arreglo a las normas en materia de protección de datos, tal y como recoge la comunicación Una estrate- gia europea de datos. Pero los sistemas de IA también podrían ayudar en otras tareas, como la investigación jurídica y el descubrimiento de argumentos para dictar la sentencia, o ser de ayuda en la valoración de la prueba, para deci- dir sobre la concesión de medidas cautelares o para ofrecer una predicción de la decisión judi- cial a modo de cálculo de las probabilidades de éxito de una demanda. Esta Guía centra el análisis en la identificación de las posibilidades y limitaciones inherentes a la construcción de sistemas inteligentes en el ámbito de la Administración de Justicia y en los problemas de gobernanza y control de la IA. Cabe distinguir entre los sistemas expertos basados en reglas y los sistemas de IA basa- dos en datos, grupos en los que se insertan otras subcategorías de sistemas de IA. 143 En el enfoque basado en reglas el conocimien - to de un dominio legal específico se representa como una colección de reglas de la forma SI <condición(es)> ENTONCES acción/con - clusión. Este tipo de método pertenece a la primera ola de IA, caracterizada por el método deductivo y por el hecho de que puede ser programada por humanos. 144 La codificación de reglas ha mostrado éxito en sectores parti - culares. 145 La creación de árboles de decisión puede ayudar a calificar la demanda y a situar
4.6.1. Posibilidades y límites
Por sistema de inteligencia artificial (IA) se en - tiende el software , desarrollado a través de téc - nicas distintas, que permite generar informa- ción de salida como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones con capacidad para influir en el entorno con el que interac- túa de forma similar a como lo haría un ser humano. En el ámbito de la justicia la ciencia ficción nos ha preparado para la idea de jueces de inteligencia artificial, capaces de conocer y decidir sin los sesgos y las limitaciones de los seres humanos. 140 La idea de una IA general que lleve a cabo todas las tareas propias del juez humano no resulta realista con la tecno- logía actual. La realización de tareas definidas es otra cosa, y, según un estudio reciente de la Comisión Europea, 141 las autoridades judiciales están manejando cada vez más aplicaciones basadas en la IA. En España, el pasado 16 de diciembre el CGPJ daba la noticia de la pues- ta a disposición de la carrera judicial de un conjunto de aplicaciones informáticas basadas en la IA y el machine learning . 142 Emplean IA los programas de anonimización de los datos que contienen las resoluciones judiciales, los de conversión y transcripción de audio a texto por reconocimiento de voz, los de traducción automática, los robots conversacionales que facilitan información legal o el acceso a la justi- cia, y la automatización robótica de procesos. A la vista de este uso creciente, la Comisión Europea pretende impulsar la cooperación para
140. R. W. Campbell, «Artificial intelligence in the courtroom: The delivery of justice in the age of machine learning», Colorado Tech Law Journal, vol. 18, n.º 2 (2020), pp. 323-349. 141. Tal y como ilustran el documento de trabajo de los servicios de la Comisión que acompaña a la comunicación de la Comisión al Parlamento Europeo, al Consejo, al Comité Económico y Social Europeo y al Comité de las Regiones, La digitalización de la justicia en la UE: un abanico de oportunidades, y el Study on the use of innovative technologies in the justice field (Estudio sobre el uso de tecnologías innovadoras en el ámbito de la justicia). https://op.europa.eu/en/ publication-detail/-/publication/4fb8e194-f634-11ea-991b-01aa75ed71a1/language-en 142. La noticia puede verse en el siguiente enlace: https://www.poderjudicial.es/cgpj/es/Poder-Judicial/En-Portada/El-CGPJ-pone-a-disposicion-de-la-Carrera- Judicial-un-conjunto-de-aplicaciones-informaticas-basadas-en-la-inteligencia-artificial-y-el--machine-learning- (fecha de consulta: 8/01/2022). 143. La propuesta de reglamento hace alusión a las siguientes técnicas y estrategias de inteligencia artificial: a) estrategias de aprendizaje automático, incluidos el aprendizaje supervisado, el no supervisado y el realizado por refuerzo, que emplean una amplia variedad de métodos, entre ellos el aprendizaje profundo; b) estrategias basadas en la lógica y el conocimiento, especialmente la representación del conocimiento, la programación (lógica) inductiva, las bases de conocimiento, los motores de inferencia y deducción, los sistemas expertos y de razonamiento (simbólico); c) estrategias estadísticas, estimación bayesiana, métodos de búsqueda y optimización. 144. Ejemplos de ello son la conducción bajo los efectos del alcohol en Victoria, Australia, y las Directrices de Sentencia de los Estados Unidos (USSG 18 USCS Appx.). Las Directrices para la imposición de penas de EE. UU. han sido modeladas por un sistema informático (basado en reglas). 145. Véase M. J. Sergot, F. Sadri, R. A. Kowalski, F. R. Kriwaczek, P. Hammond y H. T. Cory, «The British Nationality Act as a logic program», (1986), Communications of the ACM.
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