Un paseo por la transformación digital de la abogacía (II)

Un paseo por la transformación digital de la abogacía (II)

Internet e inteligencia artificial

 

Si una tecnología merece ocupar un lugar destacado en la breve historia de la digitalización de la abogacía, sin duda es internet. El impacto de internet en la abogacía se ha producido en dos frentes. El acceso al conocimiento jurídico es uno de ellos. La red de redes es un inconmensurable repositorio digitalizado de documentos y páginas web de contenido legal a disposición de cualquier persona. Pero mucho de este contenido continúa siendo impenetrable para el no especialista. Por eso, la mayoría de usuarios tienen dificultades para saber cuándo cuenta con autoridad y son fiables (SUSSKIND, 2016).

No obstante, esta es una primera etapa en el camino de la digitalización del conocimiento. En su libro El futuro de las profesiones, Susskind predice que en unos veinticinco años nos adentraremos en una segunda etapa. En ésta, las máquinas serán cada vez más capaces. Afirma que “llegarán para solucionar los problemas y ofrecer asesoramiento, en lugar de solamente recuperar y presentar documentos potencialmente relevantes». Por eso sostiene que «…los profesionales tradicionales ya no serán los principales intermediarios entre los legos y el conocimiento práctico que necesiten aplicar a sus circunstancias y problemas específicos”. ¿A qué máquinas se refiere Susskind? Especialmente a la inteligencia artificial de Watson y el Big Data.

 

Watson

En el año 2007, un equipo liderado por el jefe de investigación de IBM, David Ferrucci, se embarcó en un proyecto que parecía imposible que concluyera con éxito. Después de que en 1996 la supercomputadora Deep Blue ganara al campeón del mundo de ajedrez, Gary Kaspárov, IBM no había conseguido ningún hito relevante en el campo de la inteligencia artificial. El nuevo desafío, si salía bien, volvería a situar a la multinacional en el primer plano de la actualidad.

La tarea que afrontaba Ferrucci y su equipo consistía en construir otro supercomputador que compitiera con los campeones de Jeopardy!, un popular concurso televisivo estadounidense de preguntas y respuestas. La competición tuvo lugar a principios de 2011. En los cinco años que duró el desarrollo del proyecto, tuvieron que superar multitud de dificultades.

Cuando Deep Blue se enfrentó a Kaspárov, lo hizo en un juego en el que las reglas se acomodaban bien a la lógica matemática. Sus casi mil quinientos microprocesadores trabajando en paralelo procuraban una potencia de cálculo capaz de evaluar miles de movimientos por segundo. La ventaja de la máquina residía en la velocidad para juzgar combinaciones de jugadas, finitas y de alguna manera previsibles, dentro de un tablero de ajedrez. En cambio, Jeopardy! estaba a otro nivel.

Para empezar, las normas del concurso exigían que los concursantes formularan sus respuestas en forma de pregunta. Por ejemplo, si el presentador lanzaba la pista (en Jeopardy! las preguntas se llaman “pistas”): “El discurso del pastor bautista en el Memorial Lincoln auspició la promulgación de la Carta de Derechos Civiles de 1964”, la respuesta sería: “¿Quién es Martin Luther King?”. La segunda gran dificultad radicaba en que Blue J, nombre que recibió inicialmente el superordenador y que posteriormente se cambió por Watson en honor al fundador de IBM, competería con varios concursantes al mismo tiempo. Otro obstáculo que trajo de cabeza a los ingenieros fue que Watson, igual que sus colegas humanos, tendría que indicar la respuesta correcta accionando un pulsador. Por si lo anterior no fuera suficiente, y a diferencia de las combinaciones predecibles del ajedrez, las pistas de Jeopardy! abarcaban todo el saber humano. Resultaba técnicamente imposible programar a Watson mediante proposiciones lógicas del tipo: “Si ocurre A entonces responde B”.

Si Watson pretendía ganar a Ken Jennings y Bradd Rutter, poseedores del récord de partidas ganadas -¡y ganancias!- en la historia de Jeopardy!, IBM tendría que probar algo nuevo. Y lo hizo, impulsando la inteligencia artificial a un nuevo estadio. Para ello, sustituyó los principios de la programación clásica por un enfoque heurístico. Watson leería en segundos todas las páginas web, libros y documentos más relevantes relacionados con la pista y sus algoritmos arrojarían varias respuestas, entre las que elegiría la que presentara un índice mayor de confianza en términos de probabilidad.

Este cambio de paradigma respecto a las máquinas de respuestas y preguntas existentes se acompañó de otra innovación. Watson realizaría un análisis contextual de las palabras contenidas en la pista. Esto, en cierta manera, le haría pensar como un humano. Cuando alguien nos explica que “este verano ha visitado la Galeria Uffici y le ha gustado mucho la Primavera”, entendemos que ha contemplado una obra de arte, y no la estación del año, porque relacionamos inconscientemente el lugar (Galeria Uffici, Florencia) y el concepto Primavera, rechazamos la hipótesis de la estación y otorgamos validez (más confianza) a la idea del cuadro. Así actuaría Watson.

Dotada de esta “inteligencia artificial” novedosa, la máquina ganó al hombre en la competición. La misma fue retransmitida en febrero de 2011 y fue seguida por millones de telespectadores. IBM había demostrado con Watson no solo que una máquina podía responder preguntas mejor que un humano en un concurso de entretenimiento, sino que su tecnología podía aplicarse para resolver cuestiones complejas en muchos campos, entre ellos el jurídico.

 

Inteligencia artificial y conocimiento jurídico

 

Desde Watson, la inteligencia artificial ha mostrado su potencial en este estadio incipiente de desarrollo superando a los abogados en la ejecución de algunas tareas. Dos casos descuellan sobre el resto de iniciativas. En noviembre de 2017, más de 112 abogados de las firmas más importantes de Londres se batieron en un duelo legal contra un sistema de inteligencia artificial llamado Case Cruncher, ideado por cuatro estudiantes de Cambridge –que a la sazón, ¡no sabían programar!-. Durante una semana, se suministraron a abogados y máquina hechos esenciales relativos a casos de comercialización irregular de seguros de cobertura de crédito y se les pidió que predijeran el éxito de la reclamación. En total se presentaron 775 predicciones, obteniendo la máquina una tasa de precisión del 86,6% frente al 66,3% de los abogados.

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El segundo caso lo protagonizó un consorcio formado por tres universidades de Reino Unido y EEUU. Desarrollaron un software capaz de predecir con mucha fiabilidad las decisiones judiciales. Los investigadores universitarios alimentaron el software con 584 casos relativos a violaciones de derechos humanos. Los mismos habían sido previamente presentados y sentenciados por el Tribunal Europeo de Derechos Humanos. Tras leer y analizar los documentos de los expedientes, el sistema de inteligencia artificial emitió los fallos, logrando un grado de coincidencia con los veredictos de los jueces de un 79%.

Existen algunas experiencias de aplicación de estos sistemas inteligentes que traspasan el ámbito de los laboratorios y los torneos. Un tribunal de Wisconsin, en EEUU, ha condenado a pena privativa de libertad al presunto autor de un atraco basándose, entre otras pruebas, en el resultado de la evaluación realizada por un algoritmo llamado COMPAS. Éste último concluyó que el perfil del acusado representaba un alto riesgo para la comunidad. La Corte Suprema del Estado de Wisconsin ratificó el fallo del tribunal y desestimó el argumento de la defensa de que el código del algoritmo carecía de la transparencia suficiente.

En cuanto a los despachos, algunos, dentro y fuera de España, han empezado a utilizar herramientas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning, una rama de la inteligencia artificial, para asistir a los abogados en la fase de investigación, o predecir resultados de sentencias, o automatizar la revisión de documentos, la redacción de contratos o las respuestas a los clientes a través de chatbots.

 

(Este artículo es una adaptación del original del mismo autor publicado en la obra Innovación&Tendencias. Wolters Kluwer, 2018).

 

Jordi Estalella
jordiestalella@alterwork.net
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