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Nuevo Orden Tradicional: Los abogados y la inteligencia artificial.

Actualizado: feb 14

A menudo suelo decir que la "inteligencia artificial" no es inteligente. Lo que quiero decir con esto es que estas herramientas no tienen conciencia propia. Explico.


Todos los seres vivos gozan de percepción, es decir, la facultad de conocer algo por medio de los sentidos. Esta facultad no es exclusiva del ser humano. En general, los animales pueden percibir lo que pasa a su alrededor. Los pollitos saben si tiene hambre y si tienen frío, dice la canción. Mi pug (Santina) percibe cuando pido una pizza para cenar. Una vez que el repartidor me llama al celular para avisarme que la pizza ha llegado, Santina se llena de emoción, da vueltas en círculos y se muestra impaciente. Sin duda, sabe que está apunto de comer algo que “le gusta”.


Sin embargo, hasta donde sabemos, los únicos que podemos darnos cuenta de que percibimos, somos los seres humanos. Esta facultad es lo que yo denomino "tener consciencia" o "ser consientes". Gracias a esta habilidad, el ser humano ha sido capaz de desarrollar conceptos abstractos que no existen en la naturaleza física. Por ejemplo: la Democracia, la Filosofía y la Justicia. Sin duda, es la habilidad que nos hizo evolucionar del homo erectus al homo sapiens.





La "inteligencia artificial" no tiene consciencia propia. Ni natural, ni artificial. Probablemente, nunca la tenga. Lograrlo es (casi) imposible porque, si bien es cierto que la neurociencia ha tenido grandes avances, también es cierto que aún no logramos comprender el cerebro humano, ni el funcionamiento de la mente consciente. Para ponerlo de manera clara, aún no estamos cerca de lograr crear una herramienta de inteligencia artificial general y, mucho menos, de super-inteligencia artificial. Con los avances tecnológicos de nuestra era, Skynet nunca va a existir.


Conviene definir, entonces, qué rayos se entiende por "inteligencia artificial". Las definiciones son muchas pero, me atrevo a afirmar que simplemente se trata de programas de cómputo capaces de simular ciertos procesos de cognición humana (relativos al conocimiento humano), por ejemplo, aprender, razonar y tomar decisiones. En sí, cualquier problema que pueda ser expresado a través de una lógica computacional, puede ser resuelto por una máquina de una manera más eficiente que un ser humano, principalmente, cuando se trata de razonamiento inductivo y (con las definiciones suficientes) deductivo.


Dentro del término "inteligencia artificial" se engloba una serie de técnicas, tecnologías o herramientas de diversa naturaleza. Por ejemplo, tecnologías de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo (machine y deep learning, en inglés).


Para funcionar, estas tecnologías necesitan dos cosas principales: Datos (muchísimos) y Reglas. Los datos, son toda la información que pueda brindársele a dicho programa de cómputo, incluye todos los inputs que necesita la herramienta para funcionar. Las reglas (o algoritmos) son las verdades básicas que ese programa va a seguir para poder cumplir la función concreta que le ha sido otorgada por su programador. Pensemos en un coche autónomo. Primero, necesita datos, es decir, necesita saber si los semáforos están en alto o siga; si hay o no peatones cruzando, etc. Segundo, necesita reglas, es decir, necesita saber desacelerar hasta 0 kilómetros por hora en caso de ver un semáforo en alto o un peatón cruzando la calle. Otro ejemplo, son las herramientas de reconocimiento facial. Necesitan contar con muchas de imágenes de una persona y necesitan reglas que les permitan reconocer que, si existe tal separación entre cejas, nariz o boca, se trata de cierta persona y no otra. Sin duda, la tecnología es tan compleja que parece magia pero, no lo es.


El problema que encontramos con estas herramientas es que que no todas la situaciones humanas pueden ser expresadas, definidas o reducidas a una definición o regla única, perfectamente definida a través de lógica computacional. Ya lo afirma Joseph Weizenbaum, no todos los conceptos humanos pueden ser expresados en términos lógicos computacionales, especialmente aquellos que son "constructos sociales", por ejemplo el Derecho.


Es posible construir un programa de cómputo para ayudarnos a prestar servicios jurídicos de una manera eficiente. Por ejemplo, consideremos utilizar un software que nos ayuda a revisar contratos para hacer un Due Diligence kilométrico. De los 10,000 contratos que tenemos que analizar, el abogado revisor puede pedir al software que le “encuentre” aquellos contratos que tienen una pena convencional líquida. Después se le puede pedir que “encuentre” aquellos cuya pena convencional líquida es superior a $500K dólares. Después, cuáles de aquellos con pena convencional líquida es superior a $500K dólares fueron firmados bajo las leyes de la Ciudad de México y por último, cuántos de ellos tienen cláusula de arbitraje. El software puede entregar un informe completo en cuestión de minutos y probablemente con un % de exactitud superior a la de un pasante. Gracias a esta tecnología podemos reducir el trabajo que le tomaría unas semanas a un grupo de abogados o sólo unas horas.


¿Estas tecnologías van a sustituir a los abogados? Depende de nuestra definición de abogados. Si consideramos que ser abogado significa únicamente revisar y archivar contratos para hacer un Due Dilligence, entonces sí. Sin embargo, ser abogado es mucho más que eso y el uso de estas herramientas, en lugar de dejarnos obsoletos, nos puede ayudar a practicar nuestra profesión de una manera más eficiente.


Siempre he sostenido que, como argumenta Luis Recaséns Sichés, el Jurista es la persona que estudia, conoce e interpreta una norma jurídica vigente en un tiempo espacio determinados, desentrañando su significado y sentido jurídico, para aplicarla a un caso concreto, con el objetivo de alcanzar justicia en una situación social determinada y no un simple revisor de documentos o gestor de trámites.


Aquellos con un poquito de conocimiento técnico, me dirán que es posible construir un programa de cómputo que nos ayude a aplicar leyes a casos en concreto. Cierto pero, la mayoría de las herramientas de "inteligencia artificial" hacen un razonamiento inductivo. Funcionan, más o menos, así: Cargamos miles de hechos y un número enorme de sentencias que jueces humanos han emitido sobre dichos hechos a lo largo de los tiempos y le pedimos a nuestro software que encuentre los patrones en ese mundo de datos y que posteriormente, aplique las leyes basándose en los patrones que ha descubierto de manera inductiva.


Sin embargo, la aplicación de las leyes al caso concreto es un proceso deductivo, no inductivo. Necesitamos arribar a una conclusión 100% cierta, si es que vamos a castigar o premiar a alguien, ¿no? ¿A caso eso no sería "lo justo"? El proceso, entonces, funciona así: Una vez que el Jurista ha entendido la conducta sujeta a análisis y ha identificado la norma jurídica aplicable, debe interpretarla. Es decir, se debe desentrañar y entender su significado, extrayendo el contenido normativo para delinear las consecuencias legales que, de manera implícita o explícita, el Derecho atribuye a la conducta sujeta a su análisis (premisa mayor). Habiendo hecho esto, se debe evaluar la conducta analizada para analizar si encaja en la norma jurídica seleccionada (premisa menor). Por último, se arriba a la conclusión, que consiste en la aplicación de la norma jurídica y la atribución de consecuencias legales al hecho específico que se analiza. Esto debe hacerse de una forma precisa, armónica y coherente con la totalidad del orden jurídico positivo vigente y con un objetivo claro, el de alcanzar la justicia en las relaciones sociales.


¿Se puede construir una máquina autónoma que haga razonamiento deductivo? Sí. No obstante, el reto será poder definir, de manera única, todas y cada una de las premisas mayores, que en el caso del Derecho, se tratan de normas jurídicas abstractas, impersonales y generales que deben de contemplar supuestos futuros que aún no existen, lo que hace su definición absoluta un tanto imposible. Es claro que la actividad de interpretar y aplicar una norma jurídica abstracta a una situación humana concreta no es tarea fácil. De hecho, los grandes jueces se valen de diversas reglas de interpretación legal para lograrlo. Este proceso, que se encuentra plagado de variables aleatorias, es muy difícil de automatizar. Más aún, no aportaría ningún valor hacerlo ya que se tendrían que definir "verdades" fundamentales para conceptos tan complejos como el de "Justicia", corriendo el riesgo de impregnar el algoritmo con sesgos que nos lleven a una terrible desigualdad.


Al margen, los Juristas debemos incorporar estas herramientas en nuestra práctica profesional como un complemento que nos ayude a ser mejores abogados. Podemos usar esta tecnología para dejar de perder tiempo revisando documentos, prediciendo resultados de juicios o gestionando trámites rutinarios y podemos empezar a concentrarnos en tomar de nuevo el control de nuestra profesión. En volver a practicar el Derecho con honor y justicia y a volver a sentirnos orgullosos del valor que nuestra profesión puede aportar a nuestra civilización. Concentrémonos en nuestra esencia y dejemos que nuestras herramientas nos ayuden a recuperar el rumbo de nuestra profesión.


Juristas: Usemos la inteligencia artificial para llevar nuestra profesión al nuevo milenio y para construir el Nuevo Orden Tradicional.


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Foto de portada por Olu Eletu

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