El derecho computacional es una rama de la informática jurídica , que se ocupa de la mecanización del razonamiento jurídico (ya sea humano o informático). [1] Destaca problemas de comportamiento explícitos y no aborda reglas de conducta implícitas. Es importante señalar que existe un compromiso en la sociedad con un nivel de rigor suficiente en la definición de las leyes para que la aplicación pueda automatizarse por completo.
Desde un punto de vista teórico, el derecho computacional se encuentra totalmente dentro del territorio del positivismo jurídico . Dado el énfasis en leyes bien definidas, la ley computacional es más aplicable dentro del marco de la ley civil , donde las leyes se entienden más o menos literalmente. El derecho computacional es menos aplicable a los sistemas jurídicos basados en el common law , lo que deja más espacio para consideraciones normativas no especificadas. Sin embargo, incluso en leyes basadas en el common law, el derecho computacional sigue siendo relevante en relación con las leyes categóricas y en situaciones donde la adjudicación de casos ha llevado a la creación de ciertas reglas de facto .
Desde un punto de vista pragmático, el derecho computacional es importante como base para los sistemas informáticos capaces de realizar cálculos legales útiles, como pruebas de cumplimiento, planificación legal, análisis regulatorio, etc. Ya existen algunos sistemas de este tipo. [2] Un buen ejemplo es TurboTax . Y este potencial es especialmente importante ahora gracias a los avances tecnológicos recientes, incluido el predominio de Internet en las comunicaciones y la proliferación de sistemas informáticos integrados (como teléfonos inteligentes , automóviles autónomos y robots ).
La especulación sobre los beneficios potenciales del uso de métodos de ciencia computacional e inteligencia artificial en la práctica legal se remonta al menos a mediados de la década de 1940. [3] Además, la aplicación de la inteligencia artificial al derecho y el derecho computacional parecen ser difíciles de separar, ya que la mayoría de las investigaciones en el campo de la inteligencia artificial aplicada al derecho parecen utilizar métodos computacionales. Se han contemplado numerosas implementaciones, y su relación entre sí no se muestra fácilmente. Luego se presentan en orden cronológico, y las conexiones entre ellos solo se muestran donde se pueden rastrear.
En 1949, los juristas estadounidenses identificaron los llamados. "jurimetrics" (jurimetrics), una pequeña área de investigación dirigida a la inclusión de métodos electrónicos y computacionales en la resolución de problemas legales [4] . Aunque en general se decía que se trataba de aplicar los "métodos de la ciencia" al derecho, estos métodos eran de hecho bastante específicos. La jurimetría estaría "relacionada con cuestiones como el análisis cuantitativo de la conducta 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 jurídicos por medios electrónicos y mecánicos, y la formulación del cálculo de la previsibilidad jurídica" [5] . Estos intereses llevaron en 1959 a la creación de Usos Modernos de la Lógica en el Derecho como un foro para la publicación de artículos sobre la aplicación de métodos como la lógica matemática, la ingeniería, la estadística, etc. al estudio y desarrollo del campo del derecho [6] . En 1966, esta revista pasó a llamarse Jurimetrics . [7] Hasta la fecha, tanto el tema de la revista como el contenido de la jurimetría en sí misma como disciplina se han expandido mucho más allá de las aplicaciones informáticas y los métodos computacionales hacia el derecho. Hoy en día, la revista no solo publica artículos sobre derecho computacional, sino que también cubre temas legales como el uso de las ciencias sociales en la legislación o "las consecuencias políticas del control legislativo y administrativo sobre la ciencia" [8] .
En 1958, independientemente de los fundadores de la "jurimetría", en la Conferencia sobre la Mecanización del Pensamiento, celebrada en el Laboratorio Nacional de Física de Teddington ( Middlesex , Reino Unido), el abogado francés Lucien Mael presentó un trabajo tanto sobre las ventajas del uso computacional métodos en el campo del derecho y sobre posibles formas de utilizar tales técnicas para automatizar el derecho, las luminarias de IA como Marvin Minsky [9] [10] participaron en la discusión . Mel creía que la ley podía ser automatizada por dos tipos de máquinas básicas, aunque no del todo separables. El primer tipo son las "máquinas documentales o de información", que brindan al investigador jurídico un acceso rápido a los precedentes relevantes y al conocimiento jurídico [11] , el segundo tipo son las "máquinas de consulta", "capaces de responder cualquier pregunta que se le plantee en una amplia ámbito del derecho" [ 12 ] . Máquinas de este tipo básicamente podrían hacer la mayor parte del trabajo de un abogado, simplemente dando "una respuesta exacta al problema [legal] planteado" [13] .
Para 1970, se había implementado la máquina de Mel del primer tipo, de "información", pero se prestó poca atención a otras intersecciones prometedoras entre la IA y la investigación legal [14] . Sin embargo, queda la esperanza de que las computadoras puedan simular los procesos de pensamiento de un abogado utilizando métodos computacionales y luego aplicar esta capacidad para resolver problemas legales, automatizando y mejorando los servicios legales al aumentar la eficiencia, así como arrojar luz sobre la naturaleza. del razonamiento jurídico [ 15 ] . A fines de la década de 1970, la informática y la disponibilidad de tecnología informática habían avanzado tanto que la búsqueda de "datos legales por medios electrónicos y mecánicos" se logró mediante máquinas correspondientes al primer tipo de Mel, que se generalizó en el derecho estadounidense. empresas [16] [17] . Durante este tiempo se llevó a cabo una investigación para lograr los objetivos planteados a principios de la década de 1970, con la ayuda de programas como Taxman. Aportaron tecnologías útiles a la ciencia del derecho como ayudas prácticas y ayudaron a definir la naturaleza exacta de los conceptos jurídicos [18] .
Sin embargo, el avance en el segundo tipo de máquina, que automatizaría más completamente la jurisprudencia, fue prácticamente inexistente [19] . El desarrollo de máquinas que podían resolver problemas, como la máquina de "consultoría" de Mel, se produjo a finales de los años setenta y ochenta. La convención de 1979, adoptada en Swansea , Gales , marcó el primer esfuerzo internacional únicamente para aplicar la investigación de inteligencia artificial a cuestiones legales, para "pensar en cómo se pueden usar las computadoras para identificar y hacer cumplir las normas legales, consagradas en las fuentes escritas de la ley" [20 ] [21] . Sin embargo, los avances logrados en la siguiente década, en la década de 1980, resultaron ser insignificantes [22] . En una reseña de An Artificial Intelligence Approach to Legal Reasoning de Anna Gardner (1987), la científica informática y académica jurídica de Harvard Edwina Riessland escribe: “Ella desempeña, en parte, un papel pionero; Los métodos de inteligencia artificial ("AI") aún no se utilizan ampliamente para resolver problemas legales. Por lo tanto, Gardner, y esta revisión, por primera vez describen y definen este campo, para luego demostrar un modelo de trabajo en el campo de la propuesta y aceptación de un acuerdo” [23] . Por lo tanto, ocho años después de la conferencia de Swansea, los investigadores de derecho e inteligencia artificial todavía estaban tratando de demarcar el campo y llamándose "pioneros".
Finalmente, se produjeron avances significativos en la década de 1990 y principios de la de 2000. La investigación computacional ha generado una comprensión de la ley [24] . La primera conferencia internacional sobre inteligencia artificial y derecho tuvo lugar en 1987, pero fue en las décadas de 1990 y 2000 cuando la conferencia bienal comenzó a acumular desarrollos y a profundizar en los problemas asociados con la intersección de métodos computacionales, IA y derecho [ 25] [ 26] [27] . Se comenzó a enseñar a los estudiantes disciplinas relevantes sobre el uso de métodos computacionales para la automatización, la comprensión y el cumplimiento de la ley [28] . Además, para 2005, un equipo de académicos de la Universidad de Stanford en su mayoría del grupo Stanford Logic se había dedicado a estudiar el uso de la tecnología informática en el derecho [29] . Los métodos computacionales han avanzado tanto que en la década de 2000 los abogados comenzaron a analizar, predecir y preocuparse por el futuro potencial del derecho computacional, y ahora está bien establecido un nuevo campo científico de investigación, la jurisprudencia computacional. Una idea de cómo los científicos ven el papel de la ley computacional en el futuro de la ley proviene de una cita de una reciente conferencia New Normal:
En los últimos 5 años, luego de la Gran Recesión, la profesión legal ha entrado en una Nueva Normalidad. En particular, una serie de fuerzas relacionadas con el cambio tecnológico, la globalización y el impulso de hacer más con menos (tanto en las empresas estadounidenses como en los bufetes de abogados) han cambiado para siempre la industria de los servicios legales. Como lo expresó un artículo , las empresas se están alejando de la contratación "para aumentar la eficiencia, aumentar las ganancias y reducir los costos de los clientes". <…>La nueva normalidad brinda a los abogados la oportunidad de redefinir y repensar el papel de los abogados en nuestra economía y sociedad. La era en la que los bufetes de abogados disfrutaban, o aún disfrutan, de la capacidad de trabajar juntos está llegando a su fin a medida que los clientes comienzan a compartir servicios y tareas legales. Además, en otros casos, la automatización y la tecnología pueden cambiar los roles de los abogados, requiriendo que controlen los procesos y el uso de la tecnología, así como menos trabajo que cada vez está más controlado por las computadoras. El potencial de crecimiento no es solo una mayor eficiencia para la sociedad, sino también nuevas oportunidades para la excelencia jurídica. Es probable que la profesión de abogado en evolución en la Nueva Normalidad requiera que los abogados dominen las habilidades empresariales, así como una gama de competencias que les permitan agregar valor a los clientes. En relación con las tendencias señaladas anteriormente, están surgiendo nuevas oportunidades para los “empresarios legales” en áreas que van desde la gestión de procesos legales hasta el desarrollo de tecnologías para gestionar transacciones legales (por ejemplo, controlar procesos automatizados) para respaldar los procesos de resolución de disputas en línea. En otros casos, la formación jurídica eficaz, así como el conocimiento en áreas específicas (finanzas, ventas, TI, emprendimiento, recursos humanos, etc.) pueden crear una poderosa combinación de habilidades que brinda a los graduados de la facultad de derecho una serie de nuevas oportunidades (desarrollo de negocios funciones), transacciones financieras, reclutamiento, etc.). En ambos casos, las habilidades legales tradicionales no son suficientes para preparar a los estudiantes de derecho para estos roles. Pero una preparación adecuada, basada en y más allá del plan de estudios tradicional de la facultad de derecho, incluidas las habilidades prácticas, el conocimiento del dominio relevante (como la contabilidad) y las habilidades profesionales (como el trabajo en equipo), les dará a los estudiantes de la facultad de derecho una gran ventaja sobre aquellos que poseen un conjunto unidimensional de habilidades [30] .
Muchos ven beneficios en los próximos cambios provocados por la automatización computacional de la ley. Primero, los expertos legales predijeron que ayudaría a la autoayuda legal, especialmente en las áreas de contratación, planificación comercial y anticipación de cambios en las reglas [8] . En segundo lugar, quienes tienen conocimientos sobre computación ven el potencial del derecho computacional, que puede ser un verdadero avance. Por lo tanto, podrían surgir las máquinas de "consultoría" de las que habló Mel. El eminente programador Stephen Wolfram dice:
Entonces, nos estamos moviendo lentamente hacia una persona que ha sido educada en la forma de un paradigma computacional. Y eso es bueno, porque, tal como lo veo, la informática se convertirá en el centro de casi todos los campos. Hablemos de dos ejemplos: las profesiones clásicas: derecho y medicina. Irónicamente, cuando Leibniz pensó por primera vez en la informática a fines del siglo XVII, quería crear una máquina que pudiera responder preguntas legales de manera eficiente. Entonces fue prematuro. Pero ahora, creo, estamos casi listos para la ley computacional. En el que, por ejemplo, los contratos se vuelven computacionales. Se convierten en algoritmos explícitos que predeterminan lo que es posible y lo que no. Ya sabes, algo de eso ya ha sucedido. Al igual que con los instrumentos financieros como opciones y futuros . Solían ser solo contratos de lenguaje natural. Pero luego fueron codificados y parametrizados. Entonces, en realidad son solo algoritmos en los que, por supuesto, puede realizar metacálculos, que es lo que lanzó miles de fondos de cobertura y así sucesivamente. Bueno, eventualmente, podrá hacer todo tipo de trámites legales, desde hipotecas hasta códigos fiscales, tal vez incluso patentes . Ahora, para lograr esto, necesitamos formas de representar muchos aspectos del mundo real en todo su desorden. Esta es la esencia de la computación basada en el conocimiento de Wolfram|Alpha [31] .
También ha habido muchos intentos de crear código de máquina legible por máquina o ejecutable . El código legible por máquina hará que el código sea más fácil de analizar, permitiéndole crear y analizar rápidamente bases de datos sin necesidad de técnicas avanzadas de procesamiento de texto. Un formato entendido por máquina permitiría ingresar los detalles de un caso y arrojar una decisión sobre el caso.
El código legal legible por máquina ya es bastante común. METAlex [32] , un estándar basado en XML propuesto y desarrollado por el Leibniz Center for Law de la Universidad de Amsterdam [33] , es utilizado por los gobiernos del Reino Unido y los Países Bajos para codificar sus leyes. En los Estados Unidos, la orden ejecutiva del presidente Barack Obama de mayo de 2013 pidió la publicación de todos los documentos gubernamentales en un formato legible por máquina por defecto, aunque no se mencionó ningún formato específico [34] .
El código legal ejecutable por máquina se usa con mucha menos frecuencia. El ejemplo más famoso es el proyecto Hammurabi [35] , un intento de reescribir parte del código legal de los Estados Unidos de tal manera que la legislación tome hechos como entrada y devuelva decisiones. El proyecto de Hammurabi se centra actualmente en aspectos de la ley que son susceptibles de este tipo de especificación, como las leyes fiscales o de inmigración , aunque a largo plazo los desarrolladores planean incluir tantas leyes como sea posible.
Gran parte del esfuerzo en el derecho computacional actual se centra en el análisis empírico de las decisiones legales y su relación con la legislación. En este caso se suele utilizar el análisis de citas , en el que se consideran patrones de referencias a obras. Debido a la práctica generalizada de citación en el trabajo de oficina , es posible construir índices de citación y gráficos complejos de precedentes legales llamados redes de citación. Las redes de citas hacen posible el uso de algoritmos de recorrido de gráficos para vincular casos entre sí, así como el uso de varias métricas de distancia para encontrar relaciones matemáticas entre ellos [36] [37] [38] . Estos análisis pueden revelar patrones y tendencias generales importantes en los litigios y la forma en que se utiliza la ley [39] [40] .
La investigación reciente sobre las redes de citas legales ha dado lugar a varios avances en el análisis de las decisiones judiciales. El material para el análisis fueron las citas de las opiniones expresadas por la mayoría de los miembros de la Corte Suprema para la creación de redes de citas. Los modelos resultantes se analizaron para revelar metainformación sobre decisiones individuales, como la importancia de la decisión, así como tendencias generales en litigios, como el papel del precedente a lo largo del tiempo [36] [39] . Estos estudios se han utilizado para predecir qué casos elegirá escuchar la Corte Suprema [39] .
Otro intento fue realizado por el Tribunal Fiscal de los Estados Unidos , compilando una base de datos pública de decisiones, opiniones y citaciones del Tribunal Fiscal para 1990-2008 y construyendo una red de citas basada en esta base de datos. El análisis de esta red encontró que grandes secciones del código tributario rara vez se mencionaban, y que otras secciones del código, en particular las relacionadas con "divorcio, dependientes, organizaciones sin fines de lucro, pasatiempos y gastos y pérdidas comerciales, y la definición general de renta", estuvieron involucrados en la gran mayoría de las disputas [40] .
Un estudio se centró en las redes jerárquicas en combinación con las redes de citas y el análisis del Código de los Estados Unidos de América . Esta investigación se utilizó 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 métricas cambian con el tiempo. Este estudio se utilizó para brindar comentarios sobre la naturaleza del cambio en el Código a lo largo del tiempo, que parece estar caracterizado por un aumento en el tamaño y la interdependencia entre las secciones [37] .
Visualizar el código legal y la relación entre diferentes leyes y decisiones también es un tema candente en el campo del 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 aislar mediante un análisis legal o empírico estándar.
Las redes de citas legales son visualizables, y muchas redes de citas que se analizan empíricamente también tienen subsecciones de las redes que se visualizan como resultado [36] . Sin embargo, todavía existen muchos desafíos técnicos en la visualización de redes . La densidad de conexiones entre nodos e incluso el propio número de nodos en algunos casos puede hacer que la visualización no sea percibida por una persona. Hay muchas técnicas que se pueden utilizar para reducir la complejidad de la información mostrada, por ejemplo, definiendo subgrupos semánticos dentro de una red y luego representando relaciones entre esos grupos semánticos en lugar de entre nodos individuales. Esto permite que una persona perciba la visualización, pero, al mismo tiempo, la reducción de la complejidad puede ocultar relaciones importantes [41] . A pesar de estas limitaciones, la visualización de redes de citas legales sigue siendo un campo y una práctica popular.